Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門その12

PLS回帰モデルでMMM②（シンプルなAdStock考慮）

本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門その11

PLS回帰モデルでMMM①（AdStock非考慮）

本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。変数間の関係を無向グラフ...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。変数間の関係を無向グラフ...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。変数間の関係を無向グラフ...

時系列データには複数の季節性を持つ場合があります。例えば、日単位の時系列データであれば週周期と年周期、時単位の時系列データであれば日周期と週周期などです。時系列データでよく利用されるモデルは、ARIMA系のモデルです...