生成模型结果输出

生成模型结果输出的方法有好几种。您可以：

您还可以绘制媒体可视化图表。如需了解详情，请参阅绘制媒体可视化图表。

生成 HTML 模型结果报告

如需生成并导出模型结果报告，请执行以下操作：

  1. 如果您使用的是 Colab，并希望将报告导出到 Google 云端硬盘，请在您的 Colab 笔记本上装载 Google 云端硬盘：

    from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

  2. 使用 Meridian 模型对象初始化 Summarizer 类：

    summarizer = summarizer.Summarizer(meridian)

  3. 将文件名、路径、开始日期和结束日期传递给 output_model_results_summary，以针对相应时间段生成摘要并将其保存到指定的文件中。

    示例：

    filepath = '/content/drive/MyDrive'
start_date = '2020-01-05'
end_date = '2020-12-27'
summarizer.output_model_results_summary(f'{FILENAME}.html',
                                        filepath,
                                        start_date,
                                        end_date)

    其中：

    • filepath 是要将该文件保存到的 Google 云端硬盘路径。
    • start_date 是报告的开始日期，格式为 yyyy-mm-dd。
    • end_date 是报告的结束日期，格式为 yyyy-mm-dd。
    • FILENAME 是您要为该文件指定的名称，例如 summary_output.html。文件扩展名必须为 HTML。

    系统会生成 HTML 报告并将其保存到指定的文件位置。

模型拟合度

在模型拟合度部分，您可以检查统计拟合优度。Meridian 会报告模型拟合统计信息，包括 R 平方、平均绝对百分比误差 (MAPE) 和加权平均绝对百分比误差 (wMAPE)。此外，Meridian 还提供将预测收入（或 KPI）与实际收入（或 KPI）数据进行对比的直观表示形式。借助这类图，您可以评估模型的表现，以及确定模型是否欠拟合。

模型拟合统计信息还可用于比较候选模型。不过请注意，拟合优度指标并不能全面反映模型在因果推理方面的优劣，用于因果推理的最佳模型可能与用于预测的最佳模型有所不同。

如需了解如何评估模型拟合度，请参阅建模诊断。

输出示例：（点击图片可放大。）

model-fit-output

收入或 KPI 贡献

收入或 KPI 贡献部分分析了媒体和非媒体活动对收入或 KPI 表现的影响。在这一部分，您可以比较不同渠道的关键指标，例如投资回报率 (ROI)、支出百分比以及增量收入或增量 KPI 的百分比。此外，您还可以在该部分按基准、降价促销和各种营销渠道细分贡献。

输出示例：（点击图片可放大。）

revenue-contribution

投资回报率

在投资回报率部分，您可以更深入地了解各个渠道的投资回报率分析，以便找出效果最佳的渠道。您可以比较各个渠道的投资回报率、边际投资回报率和效果。此外，这一部分还提供投资回报率估计的可信区间，这是贝叶斯模型的一大优势。

输出示例：（点击图片可放大。）

roi-charts

最佳分析

最佳分析部分显示了您当前的支出水平，以及每个渠道的支出金额带来的边际回报从哪里开始递减；还提供了最佳频次建议，以帮助您决定下一年的预算分配重点。

输出示例：

最佳分析图

生成模型结果摘要

模型结果摘要通过 MediaSummary 类生成。启动此类时，可以使用 confidence_level 实参指定模型结果的可信区间，并使用 selected_times 实参指定模型估计的时间段。默认使用 90% 可信区间和完整建模窗口生成摘要统计信息。

示例：

运行以下命令可使用默认设置生成摘要：

media_summary = visualizer.MediaSummary(meridian)
media_summary.summary_table()

输出示例：（点击图片可放大。）

model-results-summary-table

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