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低代码AI
book

低代码AI

by Gwendolyn Stripling, Michael Abel
May 2025
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
328 pages
4h 32m
Chinese
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from 低代码AI

第 4 章. 使用 AutoML 预测广告媒体渠道销售额

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见:translation-feedback@oreilly.com

在本章中,您将建立一个 AutoML 模型来预测广告媒体渠道的销售额。首先,您将使用 Pandas 探索数据。然后,学习如何使用 AutoML 构建、训练和部署一个 ML 模型来预测销售额。您将通过性能指标全面了解模型的性能,并回答常见的业务问题。在此过程中,您还将学习回归分析,这是预测用例中常用的一种技术。

业务应用案例:媒体渠道销售预测

企业使用广告媒体渠道推广其产品、服务或品牌。营销人员和媒体策划人员创建的营销活动可能会在数字媒体、电视、广播或报纸上播出。在这种情况下,你在一家中型太阳能公司的营销部门担任媒体策划。贵公司的媒体预算不多,需要评估哪些渠道能以最少的成本带来最大的效益。这是一个支出优化问题。

公司要求你制定一项营销计划,以提高明年的产品销量。为了实现这一目标,您需要了解媒体渠道产品广告预算对总体销售额的影响。广告数据集记录了数字、电视、广播和报纸媒体渠道广告成本产生的销售收入。

通常情况下,这种来自团队领导的请求会交给数据科学家或数据分析师。但是,尽管您没有任何编码经验,营销团队领导还是要求您使用 AutoML 建立一个销售预测模型,这是他们想在团队中首次尝试的。我们的目标是建立一个 ML 模型,根据在每个媒体渠道上花费的资金来预测会产生多少销售量。

业务问题包括

  • 该模型能否预测在每个媒体渠道花费的资金将产生多少销售额?

  • 广告预算与销售额之间有关系吗?

  • 哪种媒体渠道对销售额贡献最大?

  • 该模型是否可用于根据媒体渠道的拟议预算预测未来的销售额?

  • 模型预测未来销售额的准确度如何?

用例是一个简单的回归问题,只有五个变量,您可以用它们来回答前面的五个问题。

项目工作流程

图 4-1显示了第 3 章中典型 AutoML 无代码工作流程的高层概览。此工作流程适合您的使用案例。

AutoML workflow for the business case
图 4-1. 业务案例的 AutoML 工作流程。

在了解了业务用例和目标之后,就可以进行数据提取和分析了。请注意,本工作流程不包括数据预处理步骤。您将在后面的章节中获得大量有关数据预处理的实践经验。完成数据提取和分析后,您将把数据集上传到 AutoML 平台。然后将数字、电视、报纸和广播数据的广告预算输入模型。然后,您将评估 AutoML 的结果,然后部署模型进行预测。完成本章的实践练习后,您将能够为您的团队创建一个战略营销计划。

项目数据集

数据集由历史营销渠道数据组成,可用于洞察支出分配和预测销售。本章使用的数据集(advertising_2023 数据集)基于 Daniela Witten、Gareth M. James、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 合著的《统计学习导论与 R 应用》(An Introduction to Statistical Learning with Applications in R)(施普林格,2021 年)中的数据。广告数据集记录了电视、广播和报纸媒体特定产品广告预算(单位:千美元)的广告销售收入(单位:千个)。

本书对数据集进行了更新,加入了数字变量,并进行了修改,以显示数字预算对销售额的影响。市场数量从 ...

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