欢迎参加 Google Analytics 4 革命
2020 年 1 月 21 日 要成功实施 GA4，企业首先需要与当前的通用分析属性实施双重设置，并相应地提高数字营销团队的技能。Artefact 法国公司的 Senior Data Analyst Cyril Calvet 解释了如何做到这一点。.
在中国实现个性化。.
2021 年 1 月 20 日 中国用户每天在智能手机上花费 4.7 个小时或更长时间，产生了大量的 data。Xavier Mussard 解释了在这个世界上最大的互联网市场中，如何通过捕捉角色、生活阶段和参与度进行细分来提供个性化服务。.
因果智能：提升人工智能业务绩效的关键
2021 年 1 月 7 日 要看到人工智能和机器学习投资的真正回报，企业领导者首先需要了解影响绩效的因果关系。荷兰和法国 Artefact 高级 Data 科学家 Siddharth Mohan 解释了因果智能如何提升绩效。.
如何掌握以人为基础的媒体归因基础知识
2021 年 1 月 5 日 Facebook Attribution、Google Analytics 和 Adobe Analytics 等营销归因工具可以帮助营销人员获得独特的洞察力，了解消费者在不同渠道和接触点上的行为，但前提是他们必须正确设置这些工具。德国 Artefact 社交媒体主管 Katharina Zilke 简要介绍了营销人员可以采取的五个步骤，以便为自己带来最大的成功机会。.
苹果 iOS 14 将如何改变品牌的目标消费者定位
2020 年 12 月 14 日 iOS 14 引入了应用程序的选择权限，这将使品牌更难针对个人消费者开展营销活动，也更难衡量营销活动的效果。Artefact 分析和 Data 营销主管 Bobby Gray 分析了这一影响，并解释了品牌如何使用 first-party data 进行应对。.
以人为本的归因时代已经到来
2020 年 11 月 25 日 营销人员一直希望能够追踪消费者在何时何地以何种方式与其品牌进行线上和线下互动。Artefact 法国公司社交媒体主管 Arnaud Marro 表示，Facebook Attribution 等工具可以帮助品牌在了解消费者方面迈出关键的一步。.
利用时间序列建模减少大型超市的产品缺货现象
2020年11月25日 在本文中，Artefact 的高级 Data 科学家 Kasra Mansouri 和 Camille Le Gonidec 介绍了如何在有限的 data 和较高的业务限制条件下创建 data 科学产品。了解他们如何利用时间序列建模减少大卖场的产品缺货。.
如何在没有任何语言知识的情况下从头开始训练语言模型
2020 年 11 月 25 日 在本文中，法国 Artefact 高级 Data 科学家 Amale El Hamri 介绍了如何在不理解语言的情况下训练语言模型。文章介绍了从哪里获取训练 data、需要多少 data、如何预处理 data，以及如何找到最适合模型的架构和超参数集。.
我们是如何将牛角面包销售预测解决方案投入生产的？
2020 年 11 月 25 日 在 Artefact，我们是如此法国，以至于我们决定将机器学习应用于羊角面包。本文是两篇文章中的第一篇，介绍了我们如何决定使用 Catboost 来预测 “羊角面包 ”的销售情况。影响销售额的最重要特征是最近一周的销售额、产品是否在促销以及价格。我们将向您介绍一些不错的功能工程，包括蚕食效应以及为什么有时需要更新目标变量。.
