Robyn
v3.11.1 [CRAN]
罗宾是什么？ ：Robyn 是来自 Meta Marketing Science 的实验性、半自动化和开源营销组合建模 (MMM) 软件包。它使用各种机器学习技术（岭回归、用于超参数优化的多目标进化算法、趋势和季节的时间序列分解、基于梯度的预算分配优化、聚类等）来定义媒体渠道效率和有效性，探索adstock 费率和饱和曲线。它是为具有许多自变量的精细数据集而构建的，因此特别适合具有丰富数据源的数字和直接响应广告商。
我们为什么要这样做？ ：MMM曾经是一种资源密集型技术，只有“大玩家”才能负担得起。随着测量领域隐私需求的发展，对现代 MMM 作为隐私安全解决方案的需求明显增加。在 Meta Marketing Science，我们的使命是通过转变基于数据和科学的营销实践来帮助所有企业发展。它与我们的使命高度一致，即使 MMM 民主化并让各种规模的广告商都能使用它。通过 Robyn 项目，我们希望为测量领域做出贡献，激励行业，并围绕 MMM 和营销科学的未来建立一个交流和创新的社区。
1. 安装包
## 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")
如果下载时间过长，您的互联网连接速度缓慢或不稳定，并且在安装软件包时遇到问题，请尝试设置options(timeout=400) 。
Robyn 需要 Python 库 Nevergrad。如果在安装过程中遇到Python相关错误，请查看分步指南以及此问题以获取更多信息。
对于 Windows，如果您收到 openssl 错误，请参阅此处和此处的说明来安装和更新 openssl。
2. 入门
使用此 demo.R 脚本作为分步指南，旨在涵盖最常见的用例。使用包中提供的模拟数据集测试包。
请访问我们的网站，了解有关 Robyn 项目的更多详细信息。
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在线学习 Meta 的官方 Robyn 蓝图课程
Robyn API for Python（测试版）于 2023 年 11 月 22 日首次发布，是一个基于管道工的解决方案，需要首先安装 Robyn R 包。请参阅此处的使用指南。
Meta 的 Robyn 已获得 MIT 许可，如 LICENSE 文件中所示。
