Marketing Mixed ModelとRobyn with R - と。
この記事は R Advent Calendar 202211日目の記事です。 10日目の記事にはしょこさんの記事ですね。 Twitterでは個人的に「動くグラフ」をたくさん作っているすごい人、という認識でいるのですが、今回は rtweet パッケージを使ってTwitterの画像を集めて、 それをアニメーションにしているようです。すごい。 まだ読んでいない？ぜひ行ってきてください。この記事はとても長いので。 お久しぶりです 結局月1投稿すらままならなかったですが、元気にやっています。 アドカレの記事でいうこともないのですが、以下のご報告をします。 結婚しました PC買いました 統計検定はダメでした CTF始めました 転職します 来年もよろしくお願いします 内容 仕事と個人的な道楽を兼ねて一時期勉強していたMarketing Mixed Modelについて、 そのコンセプトとMeta社の実装で
Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with Deep Dive into Adstock... | Towards Data Science
Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with Deep Dive into Adstock… Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model With Deep Dive into Adstock, Diminishing Return, ROAS, and mROAS Full code and simulated dataset are posted on my Github repo: https://github.com/sibylhe/mmm_stan The methodology of this project is based on this paper by Google, but is appl
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GitHub - uber/orbit: A Python package for Bayesian forecasting with object-oriented design and probabilistic models under the hood.
GitHub - google/lightweight_mmm: LightweightMMM 🦇 is a lightweight Bayesian Marketing Mix Modeling (MMM) library that allows users to easily train MMMs and obtain channel attribution information.
GitHub - sibylhe/mmm_stan: Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with deep dive into Adstock (carry-over effect), ROAS, and mROAS
