広告効果におけるデータ分析3（SSM編）

Summary

本講座では、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。

\状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactを学ぶ/

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。

【キーワード】

マーケティング・ミックス分析
デジタルマーケティング
状態空間モデル
causal impact
ベイズ統計学
因果推論

【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取締役兼 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

\受講プログラム/

約45分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、

合計で90分のセミナーとなっております。

SSM編

受講可能まで日

日登録後

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菅澤翔之助