Python版CausalImpactを用いたTVCMの効果検証 - LIFULL Creators Blog
こんにちは。LIFULLでデータアナリストをしている宮野です。 普段はサービス周りのデータ分析を行っているのですが、TVCMの効果検証を行う機会があり、その際CausalImpactという時系列因果推論フレームワークを使用したのでご紹介いたします。 【目次】 はじめに Pythonを用いたCausalImpact データの準備 効果検証 共変量の確認と選定 / 周期性(シーズナリティ)の付与 ①共変量 ②周期性(シーズナリティ) RのCausalImpactとの結果比較 RでのCausalImpact実装 PythonとRの検証結果比較 おわりに はじめに CausalImpactとは？ →Googleがリリースした時系列因果推論の"R"パッケージです。 そう。Rのパッケージです。当然Rを使って効果検証を行うのが通常だと思います。 なのですが、私自身Pythonを使用することが多く、どうせ
Pythonでmixiの新しいAPIを使うプログラムを書いてみたよ - はかますたいる！きょろの技的雑記
最近、RubyとかPythonをいじって遊んでいます。 先日書いたmixiのAPIを使って写真つきボイスを投稿するサンプルをPythonで書いてみたので、置いておきますね！ 【GitHub】kyoro / mixi_graph_api_sample_photovoice_python https://github.com/kyoro/mixi_graph_api_sample_photovoice_python #!/usr/bin/python import urllib,urllib2 import MultipartPostHandler import json import sys # mixi Graph API Settings CONSUMER_KEY = '__please_change_your_setting__' CONSUMER_SECRET = '__please
OAuth for Python Overview - Google App Engine - Google Code
Overview CGI Environment Storing Data Overview Entities and Models Creating, Getting and Deleting Data Keys and Entity Groups Queries and Indexes Transactions Types and Property Classes GQL Reference Statistics Reference Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery Key Functions Exceptions Services Memcache Overview Using Memcache Reference Client Functions URL Fetch Overview Reference The fetc
Python Mechanize を使ってみる - 傀儡師の館.Python：楽天ブログ
2006.10.15 Python Mechanize を使ってみる (1) カテゴリ：その他 mechanize (Web ブラウジングをプログラムするための Python のモジュール) を使ってみることにした。mechanize は、Andy Lester さんの WWW::Mechanize (Perl 版) を参考に Python で実装したものようだ。WWW::Mechanize の日本語情報を眺めてみる。このページにあるものや、サンプルスクリプトが参考になりそうだ。file upload script for sourcefourge.jp のように Mecab の sourceforge.jp へのアップロードにも使われているようだ。これも参考になるスクリプト。 urllib を使えばページをとってきたりするのは楽にできるのだが、その後、とってきたページを解析して、そこから
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