meridian.analysis.optimizer.OptimizationResults

Alokasi anggaran yang dioptimalkan.

meridian.analysis.optimizer.OptimizationResults(
    meridian: meridian.model.model.Meridian,
    analyzer: meridian.analysis.analyzer.Analyzer,
    use_posterior: bool,
    use_optimal_frequency: bool,
    spend_ratio: np.ndarray,
    spend_bounds: tuple[np.ndarray, np.ndarray],
    _nonoptimized_data: xr.Dataset,
    _nonoptimized_data_with_optimal_freq: xr.Dataset,
    _optimized_data: xr.Dataset,
    _optimization_grid: xr.Dataset
)

Ini adalah objek dataclass yang berisi output set data dari BudgetOptimizer. Set data ini mencakup:

  • nonoptimized_data: Metrik anggaran yang tidak dioptimalkan (berdasarkan frekuensi historis).
  • nonoptimized_data_with_optimal_freq: Metrik anggaran yang tidak dioptimalkan berdasarkan frekuensi optimal.
  • optimized_data: Metrik anggaran yang dioptimalkan.
  • optimization_grid: Informasi petak yang digunakan untuk pengoptimalan.

Metrik (variabel data) adalah: ROI, mROI, hasil inkremental, CPIK.

Selain itu, beberapa nilai perantara dan referensi ke model dan penganalisis yang dipasangkan sumber juga disimpan di sini. Hal ini berguna untuk memvisualisasikan dan men-debug.

meridian Model Meridian yang disesuaikan yang digunakan untuk membuat alokasi anggaran ini.
analyzer Penganalisis yang terikat dengan model di atas.
use_posterior Apakah distribusi posterior digunakan untuk mengoptimalkan anggaran. Jika False, distribusi sebelumnya akan digunakan.
use_optimal_frequency Apakah frekuensi optimal digunakan untuk mengoptimalkan anggaran.
spend_ratio Rasio pembelanjaan yang digunakan untuk menskalakan metrik anggaran yang tidak dioptimalkan ke metrik anggaran yang dioptimalkan.
spend_bounds Batas pembelanjaan yang digunakan untuk menskalakan metrik anggaran yang tidak dioptimalkan ke metrik anggaran yang dioptimalkan.
nonoptimized_data Metrik anggaran yang tidak dioptimalkan (berdasarkan frekuensi historis).
nonoptimized_data_with_optimal_freq Metrik anggaran yang tidak dioptimalkan berdasarkan frekuensi optimal.
optimized_data Metrik anggaran yang dioptimalkan.
optimization_grid Informasi petak yang digunakan untuk pengoptimalan.
template_env Lingkungan template bersama yang terikat dengan anggaran yang dioptimalkan ini.

Metode

get_response_curves

Lihat sumber

get_response_curves() -> xr.Dataset

Menghitung kurva respons, per skenario pengoptimalan anggaran.

Metode ini adalah wrapper untuk Analyzer.response_curves(), yang menetapkan argumen berikut agar konsisten dengan skenario pengoptimalan anggaran yang ditentukan dalam panggilan BudgetOptimizer.optimize() yang menampilkan hasil ini. Khususnya:

  1. spend_multiplier cocok dengan petak pengoptimalan diskret, dengan mempertimbangkan ukuran langkah petak dan batas batasan tingkat saluran.
  2. selected_times, by_reach, dan use_optimal_frequency cocok dengan nilai yang ditetapkan di BudgetOptimizer.optimize().

Hasil
Set data yang ditampilkan oleh Analyzer.response_curves(), per skenario pengoptimalan anggaran yang ditentukan dalam panggilan BudgetOptimizer.optimize() yang menampilkan hasil ini.

output_optimization_summary

Lihat sumber

output_optimization_summary(
    filename: str, filepath: str
)

Menghasilkan dan menyimpan output ringkasan pengoptimalan HTML.

plot_budget_allocation

Lihat sumber

plot_budget_allocation(
    optimized: bool = True
) -> alt.Chart

Membuat diagram lingkaran yang menampilkan pembelanjaan yang dialokasikan untuk setiap saluran.

Args
optimized Jika True, menampilkan pembelanjaan yang dioptimalkan. Jika False, menampilkan pembelanjaan yang tidak dioptimalkan.

Hasil
Diagram lingkaran Altair yang menampilkan pembelanjaan menurut saluran.

plot_incremental_outcome_delta

Lihat sumber

plot_incremental_outcome_delta() -> alt.Chart

Membuat diagram waterfall yang menunjukkan perubahan hasil inkremental.

plot_response_curves

Lihat sumber

plot_response_curves(
    n_top_channels: (int | None) = None
) -> alt.Chart

Membuat plot kurva respons, dengan batasan pembelanjaan, untuk setiap saluran.

Args
n_top_channels Jumlah saluran teratas menurut pembelanjaan yang akan disertakan (opsional). Secara default, semua channel disertakan.

Hasil
Plot Altair yang menampilkan kurva respons dengan detail pengoptimalan.

plot_spend_delta

Lihat sumber

plot_spend_delta() -> alt.Chart

Membuat diagram batang yang menunjukkan perubahan pembelanjaan per saluran yang dioptimalkan.

__eq__

__eq__(
    other
)

Menampilkan self==value.