データサイエンス Scraps
y.nakada@raksulGoogle が Optimization AI 提供開始。
今は Cloud Fleet Routing（CFR）API だけみたいですが、この後、いろいろ出てきそうで楽しみ。
y.nakada@raksulMMM
MMMをSpreadでやってる。Adstock とかも計算して。私のレベルからすると、この方がロジックが理解しやすい。
y.nakada@raksulGooogle のMMM
同じ論文を元にした下記を以前みてたけど、Google の方がよさげ
y.nakada@raksulクラスタリングしてから決定木、こういったデータ探索もよさそう
y.nakada@raksuldtreeviz という凄い決定木の可視化ライブラリがあるの知らなかった
y.nakada@raksulまあこうなるかなという内容だけど、非契約モデルについて言及している人すくないのでchurn, LTVの参考になる。
Introduction to Churn
Introduction to LTV
3 ways to predict your customer is about to churn
y.nakada@raksulバズワード的なのはあんまり好きじゃないんですが、この記事はおもしろかった
y.nakada@raksul今は Notebook 系の共有は Pythonは Colaboratory や Vertex AI で Notebooks、 Rは Exploratory 使ってるけど、1つにまとめられないだろうか？
MODE と Hex 触ってみたけど、可視化の容易性やバリエーションはExploratoryが便利なんですよね・・・
Hex も共有機能が使いやすくて良いんだけどなー
y.nakada@raksulobservable というのもあるのか。 plot や template 機能が充実してそう
y.nakada@raksulレコメンデーション
y.nakada@raksulNCF (Neural Collaborative Filtering) のチュートリアル
y.nakada@raksul
y.nakada@raksulリクルート数理最適化
y.nakada@raksulリクルート数理最適化 ？
y.nakada@raksulNannyMLによるMLモデルのパフォーマンス予測