PyMC-Marketing简介 PyMC-Marketing是一个基于PyMC(一个用于贝叶斯统计建模的Python库)构建的开源工具包,专门用于解决市场营销领域的数据分析与建模任务。它提供了一套高效、灵活的模型和工具,帮助市场营销从…
关于生存分析,先前已经整理过一篇非常详细的文章:生存分析从概念到实战,里面也涉及到了 lifelines 的使用。本次梳理期望从另外的层面对生存分析的使用进行进一步的梳理。 Lifelines 简介 lifelines 是一个专注于…
Lifetimes简介 Python的lifetimes包是一个专注于客户生命周期分析(Customer Lifetime Value, CLV)和重复购买行为建模的工具库。它基于概率模型(如Beta-Geometric和Gamma-Gamma模型),帮助预测客户的未来交易频…
什么是媒体组合模型? 媒体组合模型(Marketing Mix Modeling,MMM)是一种统计分析方法,用于量化不同营销渠道和外部因素对销售或业务目标的影响,从而优化营销预算分配和策略。 核心目标 效果评估:量化各营…
UberOrbit简介 Uber开源的Orbit是一个专为时间序列预测设计的Python库,旨在帮助开发者快速构建、评估和部署预测模型。它结合了统计模型和机器学习技术,特别适合处理具有复杂季节性、趋势性和外部协变量的时间序列…
Adjust简介 Adjust是一家专注于移动应用营销测量和数据分析的公司,成立于2012年,总部位于德国柏林。它通过提供先进的归因跟踪、用户行为分析和防欺诈技术,帮助开发者优化广告投放、提升用户增长并提高投资回报率…
定义与起源 番茄工作法(Pomodoro Technique)是一种经典的时间管理方法,由意大利人弗朗西斯科·西里洛(Francesco Cirillo)于1980年代创立。其名称源于他大学时期使用的番茄形状厨房定时器(意大利语“pomodoro”意…
在精细化运营细分维度的PK中,经常会遇到部分场景下数据量较小导致结构存在偏差的问题。于是引入了贝叶斯平均并发现效果不错。 贝叶斯平均简介 贝叶斯平均(Bayesian Average)是一种结合先验信息与观测数据来估…
增量分析(Incremental Analysis)是衡量营销活动或广告投放“真实增量效果”的核心方法,旨在回答一个关键问题:如果没有这次营销活动,用户的行为会发生怎样的变化?它通过量化广告带来的纯新增转化(即用户原本不…
AppsFlyer简介 AppsFlyer作为全球领先的移动归因与营销分析平台,提供了一系列产品和服务,覆盖归因分析、防作弊、用户体验优化、数据隐私管理等关键环节。以下是其核心产品及功能的分类详解: 核心归因与效果衡量 …