목록Marketing Science (20)
Archive.
5.0 One might wonder whether affective or cognitive language is more important overall. To address this question, we compare the proportions of positive versus negative areas of the beta curve for each functional feature. For both customer satisfaction and purchase, the majority of both affective and cognitive language contributions are positive (Table 1). However, the relatively larger negative..
보호되어 있는 글입니다.
목차 용어 Glossary 평가 Assess 가설설정 Hypothesize 측정 Recommend measurement solutions 분석 Perform an analysis 인사이트 Generate insights 데이터기반 제언 Make data-driven recommendations 소개 Facebook에서 효과적인 실험을 실행하려면 먼저 실험에서 답할 가설이나 질문을 선택해야 합니다. 강력하고 잘 구조화된 가설은 테스트를 통해 확인되거나 거부될 수 있으며 귀중한 통찰력으로 이어질 수 있습니다. 가설 공식화 가설이란 무엇입니까? 가설은 연구와 실험을 통해 테스트할 수 있는 아이디어 또는 설명입니다. 강력한 가설에는 다음이 포함됩니다. 누가 [청중] 무엇을 [해당 청중의 행동] 어디서 [위치] ..
목차 용어 Glossary 평가 Assess 가설설정 Hypothesize 측정 Recommend measurement solutions 분석 Perform an analysis 인사이트 Generate insights 데이터기반 제언 Make data-driven recommendations 시작하며 명확하게 정의된 목표와 KPI는 모든 측정 접근 방식의 기초입니다. 마케팅 전략을 세울 때 비즈니스 목표는 모든 전략적 결정을 안내해야 합니다. 또한 측정 여정을 시작할 때 데이터 소스, 데이터 소스가 활성화하는 데이터 품질 및 사용 가능한 방법론을 평가하는 것이 중요합니다. 비즈니스 목표 및 KPI 정의 가장 잘 정의된 비즈니스 목표는 루브릭을 따릅니다. 구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련..
페이스북에서 정의한 주요 마케팅 과학 용어 일람 Acronym Term Definition A/B Test A test that allows you to conduct experiments that compare multiple targeting groups or campaigns by splitting audiences into randomized and mutually exclusive groups. Advanced matching A Facebook pixel feature that allows websites to pass additional site-visitor information (such as email addresses or phone numbers). Alternative hypoth..
인공 지능(AI)이란 무엇일까? “ AI 란 무엇인가? ” 라는 질문에 유사한 답변을 제공하는 출처가 많이 있다. 1950 년대에는 인공 지능의 개념을 연구하는 과학자, 수학자, 철학자가 많았다. 그러한 사람 중 한 명은 오늘날까지 많은 사람들이 인공 지능의 아버지로 간주되는 앨런 튜링이다. 그는 기계와 컴퓨터가 인간의 행동과 지능을 복제 할 수있는 기계 지능의 개념 뒤에, 아이디어와 수학적 논리적 추론을 형성했다. 그의 논문 컴퓨팅 기계 및 지능은 인공 지능의 시작에 대한 그의 논리를 설명한다. 70 년이 지난 미래에 우리는 이제 컴퓨터가 인간과 대화 할 수있는 세상에 있다. 비록 한계가 있지만, 이것이 우리 세상이보다 정교한 AI로 발전함에 따라 우리가 보는 진보이다. AI의 일부 정의는 다음과 같다..
구글의 스위치 트랜스포머 모델은 딥 러닝 영역에서 차세대 혁신이 될 수 있다. OpenAI의 GPT-3은 틀림없이 지난 몇 년 동안 만들어진 가장 유명한 딥 러닝 모델이다. GPT-3에 대해 가장 인상적인 것 중 하나는 크기이다. 어떤 맥락에서 GPT-3은 더 많은 매개 변수가있는 GPT-2에 불과하다. 1,750 억 개의 매개 변수를 가진 GPT-3는 가장 큰 이전 모델보다 약 4 배 더 컸다. 그 다음 GPT-3보다 6 배 더 큰 모델에 대해 어떻게 생각하는가? 이것이 바로 Google Research 팀이 새로운 Switch Transformer 아키텍처로 달성한 성과이다. 새로운 모델은 헤아릴 수없는 1.6 조개의 매개 변수를 갖추고있어 GPT-3보다 효과적으로 6 배 더 커진다 . 1.6 조 개..
1. Google Data Studio – 데이터를 쉽고 시각적으로 매력적으로 수집하고 표시 할 수 있도록 설계된 무료보고 도구 및 템플릿입니다. Google Data Studio는 Google 웹 로그 분석, Search Console 등을위한 템플릿을 제공합니다. 2. Office 365 용 Power BI – 수백 개의 데이터 시각화, 기본 제공 AI 기능, Excel 통합 및 사용자 지정 데이터 커넥터를 자랑합니다. 주요 포인트를 쉽게 돋보이게하는 색상, 모양, 패턴 및 질감으로 데이터를 시각화합니다. 3. Tableau – Tableau보고 도구는 데이터 흐름을 결합, 구성, 정리 및 운영하도록 설계된 시각적 통찰력과 상호 작용합니다. 고급 분석, 계산 및 통계를 통해 비즈니스 통찰력을 구축하십..
1. TensorFlow TensorFlow는 고급 수치 계산을 수행하기위한 엔드 투 엔드 파이썬 머신 러닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 이미지 인식, 필기 숫자 분류, 반복 신경 네트워크, NLP (Natural Language Processing), 워드 임베딩 및 PDE (Partial Differential Equation)를 위한 심층 신경망을 처리 할 수 있습니다 . TensorFlow Python은 탁월한 아키텍처 지원을 보장하여 데스크탑, 서버 및 모바일 장치를 포함한 광범위한 플랫폼에서 쉽게 계산을 배포 할 수 있습니다. 추상화는 기계 학습 및 AI 프로젝트에 대한 TensorFlow Python의 주요 이점입니다. 이 기능을 통해 개발자는 알고리즘 구현의 일반적인 세부 사..
데이터를 로드하려면 DBI -R과 관계형 데이터베이스 관리 시스템 간의 통신 표준. R을 데이터베이스에 연결하는 패키지는 DBI 패키지에 따라 다릅니다. odbc -odbc 패키지와 함께 ODBC 드라이버를 사용하여 R을 데이터베이스에 연결하십시오. 참고 : RStudio Professional 제품 에는 가장 많이 사용되는 데이터베이스를위한 전문 드라이버가 제공됩니다. RMySQL , RPostgresSQL , RSQLite- 데이터베이스에서 데이터를 읽으려면이 패키지를 시작하는 것이 좋습니다. 데이터베이스 유형에 맞는 패키지를 선택하세요. XLConnect는 , XLSX -이 패키지는 읽고 도움이 .CSV이기로 R.에서 쓰기 Micorsoft Excel 파일은 또한 단지 엑셀에서 스프레드 시트를 내보..