講座概要
トップダウン型分析で用いられるマーケティングミックスモデリング（MMM）の背景と基本形から始まり、具体的なモデルパラメータの推定方法について解説します。さらに、売上予測に基づく費用対効果の評価、予算配分の最適化や、階層モデル、複数地域モデルへの拡張、時系列モデルへの拡張等を取り上げます。R による演習も行い、基本的な MMM の実装を体験します。最後に、MMM の拡張についてご紹介します。
この講座は3部構成のシリーズになっており、こちらは第２部「メディアミックスモデル編」となります。
【講義動画】前半: 120分、後半: 30分
【講義資料】1部、PDF
【演習資料】1部、Python言語
このような方におすすめ
- 基本的なExcel操作や一般的な広告分析を行っているが、統計モデルを用いてより高度な分析手法にステップアップしたいと考えている方
- 特に売上予測や費用対効果に関心があり、データ分析や広告の効果測定に対して、統計モデルやベイズ推定などの専門的な手法を学び、実際の業務に活用したい方
- 理論だけでなく、実際のマーケティング活動に直接適用できる実践的な知識やスキルを学びたいと考えている方
- 経験者でありながらも、最新の手法や高度な分析方法について学び、スキルアップしたいと考えているプロフェッショナルな方
講義映像サンプル
講義の冒頭映像です
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
- 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
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