Robyn
v3.11.1 [CRAN]
로빈은 무엇입니까? : Robyn은 Meta Marketing Science의 실험적인 반자동 오픈 소스 MMM(마케팅 믹스 모델링) 패키지입니다. 다양한 기계 학습 기술(리지 회귀, 초매개변수 최적화를 위한 다중 목표 진화 알고리즘, 추세 및 계절에 대한 시계열 분해, 예산 할당을 위한 경사 기반 최적화, 클러스터링 등)을 사용하여 미디어 채널 효율성과 유효성을 정의하고 탐색합니다. 광고재고율과 포화곡선. 이는 독립 변수가 많은 세분화된 데이터 세트용으로 제작되었으므로 풍부한 데이터 소스를 갖춘 디지털 및 직접 반응 광고주에게 특히 적합합니다.
우리는 왜 이런 일을 하는 걸까요? : MMM은 "대형 플레이어"에게만 적합한 리소스 집약적 기술이었습니다. 측정 환경의 개인 정보 보호 요구 사항이 발전함에 따라 개인 정보를 보호하는 솔루션인 최신 MMM에 대한 수요가 증가하는 분명한 추세가 있습니다. Meta Marketing Science의 사명은 데이터와 과학에 기반을 둔 마케팅 관행을 변화시켜 모든 비즈니스가 성장하도록 돕는 것입니다. 이는 MMM을 민주화하고 모든 규모의 광고주가 접근할 수 있도록 한다는 우리의 사명과 매우 일치합니다. Project Robyn을 통해 우리는 측정 환경에 기여하고 업계에 영감을 주며 MMM 및 마케팅 과학 전반의 미래에 대한 교류와 혁신을 위한 커뮤니티를 구축하고자 합니다.
1. 패키지 설치
## CRAN VERSION
install.packages("Robyn")
## DEV VERSION
# If you don't have remotes installed yet, first run: install.packages("remotes")
remotes::install_github("facebookexperimental/Robyn/R")
다운로드하는 데 시간이 너무 오래 걸리고, 인터넷 연결이 느리거나 불안정하며, 패키지 설치에 문제가 있는 경우 options(timeout=400) 설정을 시도해 보세요.
Robyn에는 Python 라이브러리 Nevergrad가 필요합니다. 설치 중에 Python 관련 오류가 발생하는 경우 자세한 정보를 얻으려면 단계별 가이드와 이 문제를 확인하세요.
Windows의 경우 openssl 오류가 발생하는 경우 여기 및 여기 지침을 참조하여 openssl을 설치하고 업데이트하세요.
2. 시작하기
가장 일반적인 사용 사례를 다루기 위한 단계별 가이드로 이 데모.R 스크립트를 사용하세요. 패키지에 제공된 시뮬레이션 데이터 세트를 사용하여 패키지를 테스트합니다.
Project Robyn에 대한 자세한 내용을 알아보려면 당사 웹사이트를 방문하세요.
공개 그룹에 가입하여 다른 사용자와 교류하고 Robyn 팀과 상호 작용하세요.
Meta의 공식 Robyn 청사진 과정을 온라인으로 수강하세요
2023년 11월 22일에 처음 출시된 Python용 Robyn API(베타)는 먼저 Robyn R 패키지를 설치해야 하는 배관공 기반 솔루션입니다. 여기에서 이용안내를 확인하시기 바랍니다.
Meta의 Robyn은 LICENSE 파일에서 볼 수 있듯이 MIT 라이선스를 받았습니다.
