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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/pythonlightweight-mmm/
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【Python】Lightweight MMMでメディアミックスモデル(MMM)を実行 本课程是一门使用Python进行营销组合模型（MMM）的实践课程。课程旨在为利益相关者提供可直接解决其业务问题的可操作见解，例如： * 如何最大化公司销售额，在在线和线下广告上投入多少金额？ * 哪些广告渠道能提高公司服务的知名度或用户转化率？ 课程目标： 随着AI技术和数据科学的期望值逐年提高，我们已进入一个需要精选真正实用技术而非仅依赖“期望”的时代。将复杂的科学分析结果转化为可操作的见解，并以可扩展的方式进行应用，正变得越来越重要。 在用户ID因数据隐私问题变得难以管理的情况下，本课程将讲解如何使用Python实现营销组合模型（MMM），它在分析方面展现出强大的威力（与Meta的Robyn模型相辅相成）。本课程将帮助您在日常工作中获得启发，使您的工作直接贡献于公司业绩。 目标受众： * 希望根据分析结果推动行动的数据分析师/科学家 * 有意愿与业务部门合作，并构建可扩展系统的数据科学家 * 希望将各个专家的智慧结晶应用于公司销售增长的数据科学家 * 希望将数据科学应用于商业的经营管理相关人员 课程将使用Google非官方发布的免费库，基于贝叶斯统计方法实现MMM，让您体验营销科学的顶尖技术。欢迎您考虑报名学习。 （课程材料中未提供详细教学大纲）
この講座ではPythonを使ったマーケティング・ミックス・モデル、または、メディア・ミックス・モデルを実施していく講座になります。ステークホルダー持つそれぞれのビジネス課題の解決に直結する施策の実施に可能なインサイト結果を提供することを終始意識して設計しています【インサイトの例】・どれくらいの金額をオンラインとオフラインの広告に投資すれば自社の売上の最大化になるのか？・自社のサービスの認知向上またはコンバージョンに効く広告チャネルは何なのか？【狙い】AI技術を含むデータサイエンスに求められる期待は年々増していますデータサイエンスに対する期待先行の時代から、本当に使える技術の選定段階に入っていると感じます複雑なサイエンスの結果を元にアクション可能なインサイトに解釈し、かつ、スケール可能な状態で運用していくことが今後ますます重要になってきます昨今、ユーザーIDがデータプライバシーの関係からデータ管理上難しくなってくる中でも、分析的な観点で威力が発揮されるメディアミックス（MMM）をPythonで実施する方法を本講座で解説します（Meta社から出ているRobynと双対をなすもの）自分の仕事が会社の業績に直結するような動きになるように普段の業務への気付きが与えられるような作りにしています【対象者】自分の分析結果を元にアクションを推進したいデータアナリスト・サイエンティスト悩み：もっともっとデータ分析を事業側と連携したいなスケール可能な仕組みを作りたいデータサイエンティスト悩み：いろんな人の知恵を結集しながら自社の売上貢献に寄与したいなデータサイエンスをビジネスに適用したい経営管理系の関係者悩み：どうやってデータサイエンスをビジネスに適用すればいいのだろうかベイズ統計を使ったMMMをGoogleから非公式ではあるものの、公開されている無料のライブラリーを使って、マーケティング・サイエンスの最高峰をぜひ体験してみましょう。ぜひ、ご受講をご検討ください。
