データ分析、機械学習、データエンジニアリングの専門知識を示すプロジェクト集。
マーケティングとEコマースデータからの探索、可視化、ビジネスインサイト。
実際のユースケースに適用された予測モデル、因果推論、強化学習。
意思決定のためのインタラクティブなダッシュボードとデータ可視化。
ビジネス課題：売上を最大化するためにマーケティング予算をどのように再配分すべきか？
MetaのRobynフレームワークを使用して、各マーケティングチャネルの影響を測定し、予算配分を最適化。
テクノロジー：R、Robyn、Prophet、Shiny
ビジネス課題：メールキャンペーンのコンバージョンへの実際の影響は？
ベイズ分析とCausal MLを用いた完全なA/Bテストプラットフォームで処置効果を測定。
テクノロジー：Python、PyMC、CausalML、FastAPI、Streamlit
ビジネス課題：マーケティングチャネルのパフォーマンスをリアルタイムで追跡するには？
BigQuery、dbt、Streamlitダッシュボードを使用した完全なETLパイプラインでマーケティングKPIを追跡。
テクノロジー：Python、BigQuery、dbt、Streamlit
ビジネス課題：需要に基づいてリアルタイムで価格を最適化するには？
計量経済学から強化学習への進行によるダイナミックプライシング（Uber/Lyftケース）。
テクノロジー：Python、PyMC、Q-Learning、Streamlit
ニーズについて話し合い、これらのアプローチがお客様のコンテキストにどのように適用できるかをご相談させてください。