Robyn：连续且半自动化的MMM

来自Meta Marketing Science的开源营销组合模型包

简介

• 什么是Robyn？：Robyn是Meta Marketing Science的一个实验性、半自动化和开源的营销组合建模（MMM）包。它使用各种机器学习技术（岭回归、多目标进化算法用于超参数优化、时间序列分解用于趋势和季节、基于梯度的优化用于预算分配、聚类等）来定义媒体渠道的效率和效果，探索广告存量和饱和曲线。它适用于具有许多独立变量的细粒度数据集，因此特别适合拥有丰富数据源的数字和直接响应广告商。

• 为什么我们要这样做？：MMM 以前是一种资源密集型的技术，只有“大玩家”才能负担得起。随着测量景观对隐私的需求不断发展，现代 MMM 作为一种隐私安全的解决方案的需求正在不断增长。在 Meta 营销科学，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增长。这与我们的使命——使 MMM 世俗化和使其对所有规模广告商都易于访问——高度一致。通过 Robyn 项目，我们希望为测量景观做出贡献，激发行业，并建立一个围绕未来 MMM 和营销科学的一般性的交换和创新社区。

Python 快速入门（测试版）

Robyn 的 Python 版本是通过利用 Code Llama 的功能将代码从 R 转移到 Python 开发的。与任何基于 AI 的解决方案一样，在将代码从一种语言翻译到另一种语言时可能会遇到潜在挑战。在这种情况下，我们预计在将 R 转换为 Python 时可能会出现一些问题。然而，我们相信社区协作和开源贡献的力量。因此，我们将此项目向社区开放，以供参与和贡献。我们可以共同解决和解决可能出现的问题，增强 Robyn Python 版本的功能和效率。我们期待您的贡献，并期待这个项目的持续改进。

1. 安装软件包

• 安装 Robyn 最新软件包版本

## Pypi
pip3 install robynpy

## DEV VERSION
# if you are pulling source from github, install dependencies using requirements.txt
pip3 install -r requirements.txt

2. 入门指南

• 使用此 demo.py 脚本作为逐步指南，旨在覆盖大多数常见用例。使用软件包中提供的模拟数据集测试软件包。

• 访问我们的 网站 了解 Project Robyn 的更多详细信息。

• 加入我们的 公开群组 与其他用户交流并与 Robyn 团队互动。

• 在线学习 Meta 的 官方 Robyn 蓝图课程

许可证

Meta 的 Robyn 采用 MIT 许可证，如 LICENSE 文件所示。

• 使用条款 - https://opensource.facebook.com/legal/terms
• 隐私政策 - https://opensource.facebook.com/legal/privacy
• 防御性发表 - https://www.tdcommons.org/dpubs_series/4627/

联系方式

• gufeng@meta.com，周郭峰，营销科学，Robyn 创始人
• igorskokan@meta.com，Igor Skokan，营销科学总监，开源