状態空間モデルを用いたMMM分析と因果推論

広告効果における状態空間モデルを用いた MMM 分析、因果推論を解説します

【内容】

データ分析とマーケティングを仕事にしたいけど、何から始めれば良いのかわからない。

マーケティング分析や広告分析をExcelやなんとなくではやってみたけれども、もっと詳しく分析をしていきたい。

統計学や機械学習の応用先を詳しく学んでみたい。

こんな思いをお持ちではありませんか?

本セミナーでは、時系列データに対する状態空間モデルの考え方やデザイン方法、Causal Impactによるキャンペーンなどの施策評価の方法などを取り上げます。


状態空間モデルを用いた MMM 分析、状態空間モデルを用いた因果推論の方法である Causal Impactを取り上げ、解説と演習を通して実社会に活かす方法を紹介します。

【このような方におすすめ】
  • 広告キャンペーンに対してコストをかける際、広告予算を有効活用したい時にその費用対効果を正確に測定したいと考える方
  • 広告戦略を最適化するため、データに基づいた意思決定をしたい方
  • マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)や広告キャンペーンの効果測定に関心があり、より高度な分析手法を使いたいと考える方
  • 実務に応用できる新しい技術を学ぶため、状態空間モデルを用いたMMM分析やCausal Impactに興味を持つ方

【講師】

菅澤 翔之助(慶應義塾大学 経済学部 准教授、株式会社Nospare 取締役CRO)

[略歴]

東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了

統計数理研究所特任研究員、東京大学空間情報科学研究センター 准教授を経て

現職に就任

主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学

個人HP

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