Калибровка моделей маркетингового комплекса на Python

•Калибровка моделей важна для устранения мультиколлинеарности и ненаблюдаемых факторов. •Байесовские априорные значения помогают в калибровке. •Эксперименты, такие как тесты на повышение конверсии и geo-lift, предоставляют эмпирические данные. •Моделирование данных и экспериментальных результатов. •Предварительная обработка результатов эксперимента. •Калибровка модели с использованием pymc-marketing. •Проверка правильности модели. •Логистические проблемы и трудности с поддержкой экспериментов. •Использование результатов экспериментов для определения спроса и базовых продаж. •Продолжение серии статей о работе с посредниками и оптимизации бюджета.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.