推荐开源项目：PyMC-Marketing —— 拥抱贝叶斯营销组合建模与客户终身价值分析...-优快云博客

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推荐开源项目：PyMC-Marketing —— 拥抱贝叶斯营销组合建模与客户终身价值分析

pymc-marketing Bayesian marketing toolbox in PyMC. Media Mix (MMM), customer lifetime value (CLV), buy-till-you-die (BTYD) models and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pymc-marketing

项目介绍

在当今数据驱动的商业环境中，营销策略的优化和投资回报的最大化至关重要。PyMC-Marketing 是一个强大的开源营销分析工具，由 PyMC Labs 支持，旨在帮助企业和数据科学家通过贝叶斯营销组合建模（MMM）和客户终身价值（CLV）分析，做出更明智的决策。

项目技术分析

PyMC-Marketing 基于先进的贝叶斯建模技术，利用 PyMC 库的强大功能，提供了以下核心技术和特性：

自定义先验和似然函数：允许用户根据具体业务需求，通过先验分布融入领域知识。
广告存量转换：优化营销渠道的滞后效应。
饱和效应分析：理解媒体投资的递减回报。
自定义广告存量和饱和函数：提供多种函数选择，并支持自定义函数。
时变截距：利用高斯过程近似方法捕捉模型中的时变基线贡献。
时变媒体贡献：捕捉模型中时变的媒体效率。
可视化和模型诊断：全面展示模型性能和洞察。
多种推理算法选择：支持多种 NUTS 采样器，如 BlackJax、NumPyro 和 Nutpie。
样本外预测：提供未来营销绩效的预测和可信区间，支持模拟和情景规划。
预算优化：高效分配营销预算，以实现最大投资回报。
实验校准：基于实证实验微调模型，提供更统一的营销视图。

项目及技术应用场景

PyMC-Marketing 适用于多种营销分析场景，包括但不限于：

营销组合优化：通过 MMM 分析，优化各营销渠道的投入，提升整体营销效果。
客户价值评估：利用 CLV 分析，识别高价值客户，制定精准营销策略。
预算分配：基于模型预测，合理分配营销预算，最大化 ROI。
实验设计与分析：通过实验校准，验证营销策略的有效性。

项目特点

开源免费：完全开源，用户可自由使用和修改。
易于安装：提供简洁的安装指南，支持 conda 和 Docker 环境。
文档齐全：详细的官方文档和示例笔记本，帮助用户快速上手。
社区支持：活跃的社区讨论和资源，提供技术支持和交流平台。
专家咨询：PyMC Labs 提供专业的咨询和培训服务，助力企业深度应用。

快速安装指南

conda create -c conda-forge -n marketing_env pymc-marketing
conda activate marketing_env

Docker 支持

提供 Dockerfile，方便在 Jupyter Notebook 中使用 PyMC-Marketing。

快速入门示例

import pandas as pd

from pymc_marketing.mmm import (
    GeometricAdstock,
    LogisticSaturation,
    MMM,
)

data_url = "https://raw.githubusercontent.com/pymc-labs/pymc-marketing/main/data/mmm_example.csv"
data = pd.read_csv(data_url, parse_dates=["date_week"])

mmm = MMM(
    adstock=GeometricAdstock(l_max=8),
    saturation=LogisticSaturation(),
    date_column="date_week",
    channel_columns=["x1", "x2"],
    control_columns=[
        "event_1",
        "event_2",
        "t",
    ],
    yearly_seasonality=2,
)

X = data.drop("y", axis=1)
y = data["y"]
mmm.fit(X, y)
mmm.plot_components_contributions();

MMM 组件贡献图