GitHub - facebookexperimental/Robyn: Robyn is an experimental, AI/ML-powered and open sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. Our mission is to democratise modeling knowledge, inspire the industry through innovation, redu
What is Robyn?: Robyn is an experimental, semi-automated and open-sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. It uses various machine learning techniques (Ridge regression, multi-objective evolutionary algorithm for hyperparameter optimization, time-series decomposition for trend & season, gradient-based optimization for budget allocation, clustering, etc.) to define
FacebookExperimentalのRobynによる自動マーケティングミックスモデリング
この記事では、FacebookExperimentalのRobynの最初の概要を説明します。Facebookのマーケティングサイエンスチームはすでに優れたクイックスタートガイドと非常に詳細なページを作成しているので、記事を短く簡潔に保つようにしています。詳細な説明のために、あなたはより多く見つけることができるここで情報を。 tl; dr Facebook ExperimentalのRobynは、自動化されたマーケティングミックスモデリング（MMM）コードであり、現在ベータ版です。 これは、特徴変換のための2つのアドストック（幾何学的およびワイブル）およびS曲線変換（収穫逓減）手法を提供します。 時系列機能を考慮に入れるために、RobynはFacebookProphetを利用します。 FacebookのNevergrad勾配のない最適化プラットフォームを利用して、一連のパレート最適モデルソリ
[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary
概要 ベイズ構造時系列モデリングを行う bsts パッケージは最近リリースされたばかりである. このパッケージはまだ (日本語の) 情報が少ないため, ここで理論と応用例を包括的に説明することを試みる. bsts とは, Bayesian Structural Time Series, つまりベイズ (ベイジアン) 構造時系列モデルの略称である. 某有名IT企業の某有名データサイエンティストの方が bsts パッケージの入門記事 tjo.hatenablog.com を書いていたが, より詳細で広範な説明がほしいところであった. 奇しくも bsts の開発者もこの方と同じ企業に所属しているので, 何か特別な思い入れがあるのかとも思ったが, 本人はなかなかより詳細な記事を書く気配がないため, しびれを切らして自分が書くことにした (あてつけではない). この記事の残りの構成は次の通り. まず
![[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/15771976b61e6c1b9194ad5db39d8aa2497dc568/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20170908%2F20170908000348.png)
Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレンド分析を行いました。 時系列予測について Prophetについて 実装例 モデルの適用 将来のアクセス数予測 トレンド性と周期性の抽出 変化点抽出 Slackを利用した自動化 まとめ 時系列予測について 以前、 KPIのトレンド抽出について以下のブログで紹介しました。 data.gunosy.io ここでは時系列データをトレンド成分と季節成分に分解し、トレンドの把握を容易にする分析を行なっていました。 KPIのトレンドを知ることでサービスの状態を把握することが目的でした。 今回はこの分析をさらに進め、トレンドの変化点
【Python】誰でも簡単に予測モデルが作れるProphetでTOPIXの予測モデルを作ってみた - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 今回は時系列予測ツールProphetを使って、過去のデータから未来を予言する予測モデルの作成を試してみました。 ビジネスでは日々発生する時系列データ（DAU、売上など）に対する予測を作成する必要があります。 Prophetを使うことで、とても簡単に予測モデルを作ることができます。Prophetはオープンソースで開発されておりPythonとRのライブラリが公開されています。今回はTOPIXのデータを使用して、Python版のProphetの使い方を解説します。 Prophetを使ってあなたも予言者に TOPIXのデータを準備する TOPIXのcsvファイルを取得する PandasでProphetに取り込むための前処理を行う データをもとに予測モデルを作成する prophetのインストールとモデルの作成 モデルをもとに未来予測をしてみる 予測
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 - にほんごのれんしゅう
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
時系列予測システムProphetで外部説明変数を使った予測をする | 西陣に住むデータ分析屋のブログ
2017-9-13にProphetがv0.2へアップグレードされたときに機能がいくつも追加されました。 その追加の中で使えそうな機能の一つとして 『外部説明変数(additional regressor)を追加できるようになった』 があります。これについて使い方の紹介とデモをやってみます。 【予測モデル】 従来のProphetの予測モデルは下記の数式で表されるモデルでした。 ただしそれぞれ : 時刻における予測対象の値 : 時刻におけるトレンド成分の値 : 時刻における季節成分の値 : 時刻における祝日成分の値 : 誤差項 です。 Prophetは過去に起こった値の変化を学習して、学習結果を未来に向かって延長するという予測モデルです。 我々の予測問題は既に持っている過去のについてのを使って、未来のについてのを推定することです。 しかし予測したい数字が、ある時間変化する要因に影響を受けること
Prophetでシンプルなモデルから始めるWeb系データの時系列予測
はじめまして、eurekaのBIチームでデータアナリストをしているクールガイ田中です。このtech blogで記事を書くのは初めてです。緊張します。 好きなアニメは「さくら荘のペットな彼女」です。よろしくお願いします。 この記事は eureka Engineering Advent Calendar 2017 — Qiitaの15日目の記事です。 14日目は コジスティックサーチことeurekaのESマスター小島さん の「【応用編】Elasticsearchの検索クエリを使いこなそう」でした。 はじめに僕は、普段の業務ではSQLのクエリを書いてデータ抽出したり、GASをいじってスプレッドシートで色々やったりしていることが多いのですが、先日、時系列データの予測依頼が舞い込んできました。 Tokyo.Rでhoxo_mさんの発表を聞いてからずっと、Prophetを業務で使ってみたいと思っていた僕
[R] fb Prophet の解剖で学ぶベイズ時系列モデリング - ill-identified diary
初めに prophet のモデルの説明 ハリボテの R言語 なぜベイズ推定する必要があるのか 結論 補足: バージョン 0.3 で追加された機能について 参考文献 初めに昨年, KFAS, bsts と, いくつか R の時系列モデリングパッケージを紹介記事を書いた. FaceBook によって開発されたという prophet パッケージも紹介したかったところだが, 日本語での説明は既に公開されている hoxo_m 氏のものが網羅的であり, 使い方の解説としてはこれ以上やることがほぼないと言っていい. Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール from hoxo_m Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール from hoxo_m あとはあるとすれば紹介論文やヘルプの全訳くらいだが, そんな面倒 (かつ退屈) なことはしたくない. そこで, pro
![[R] fb Prophet の解剖で学ぶベイズ時系列モデリング - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fe0a5c71803770baafc2c2d4408c73afde1bc5d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20180528%2F20180528013747.png)
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