カテゴリー
データ分析
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。
機械学習
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。
可視化
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。
注目のプロジェクト
マーケティングミックスモデリング（Robyn）
マーケティング予算の配分は最適か？ このモデルは各チャネルの実際のインパクトを測定し、ROIを改善する再配分を特定します。キャンペーンの因果的効果と統計ノイズ・トレンドを区別します。
MetaのRobynフレームワークを使用した売上分解とマーケティング予算最適化。
テクノロジー： R、Robyn、Prophet、Shiny
因果推論プラットフォーム
キャンペーンは本当に売上を生んだか？ このプラットフォームは、施策の真の効果と統計ノイズを区別します。スケールアップ前に何が機能しているかを測定するために。
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。
テクノロジー： Python、PyMC、CausalML、FastAPI、Streamlit
マーケティングアナリティクスパイプライン
マーケティングKPIは信頼できるか？ このパイプラインはマーケティングデータの収集、処理、可視化を自動化します。再現性があり保守可能なアーキテクチャで。
BigQuery、dbt、リアルタイムKPIダッシュボードを使用した完全なETLパイプライン。
テクノロジー： Python、BigQuery、dbt、Streamlit
ダイナミックプライシングエンジン
価格は需要に反応しているか？ このエンジンは市場状況に応じてリアルタイムで価格を最適化します。古典的な計量経済学から強化学習へ段階的に発展。
テクノロジー： Python、PyMC、Q-Learning、Streamlit