以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースされています。
それがLightweight MMM (LMMM)です。ベイジアンモデリング部分はNumPyroによるMCMCサンプラーで実装されており、さらにはモダンなMMMフレームワークにおいて標準的とされる予算配分の最適化ルーチンも実装されています。全体的な使い勝手としては、まだ開発途上の部分もあるので時々痒いところに手が届かない感があるものの、概ねRStanで実装したものと似たような感じに仕上がっているという印象です。
ということで、LMMMがどんな感じで動くかを簡単に紹介してみようと思います。基本的にはGitHub上のdemoに沿った話題に留まりますが、復習も兼ねてベイジアンMMMの仕組みについても簡単に触れていくつもりです。
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LMMMの開発チームとid:TJOは同じ企業に所属しています。また、Colaboratory (Colab)はその所属企業のプロダクトです。