JiayiLu2003/WorldCupROI

解決する課題

WorldCupROIは、単なる試合予測を超えた、AI駆動型のスポーツスポンサーシップインテリジェンスプラットフォームです。試合パフォーマンス、メディアの注目度、ファンの行動、スポンサー投資の関係を分析し、不確実性とリスクを明示的に考慮することで、ブランドがどのスポンサーシップ戦略を選択すべきかを判断する手助けをします。

仕組み

このプラットフォームは、多層アーキテクチャを使用して、スポーツや注目度のシグナルを商業予測に変換します。

• MLモデリング: 試合結果とスポンサーROIモデル（Ridge回帰やCentroid分類器などのベースラインを使用）をトレーニングし、商業的リターンを予測します。
• リスクと説明可能性: 監査可能性のためにSHAPスタイルの特徴量寄与度を採用し、信頼できる区間のために共形予測（conformal prediction）を使用し、リスク分布を評価するためにモンテカルロシミュレーションを使用します。
• グラフインテリジェンス: スポンサー、チーム、選手を重み付けされた商業グラフとしてマッピングし、NetworkXやGCNスタイルのベースラインを使用して影響パターンやレバレッジを特定します。
• 意思決定インテリジェンス: 予算制約のあるポートフォリオ最適化、相関関係と因果関係を分離するための因果効果推定、および反事実的ストレステストを提供します。
• プロダクトダッシュボード: Streamlitベースのインターフェースが、「発見 $\rightarrow$ 説明 $\rightarrow$ 予測 $\rightarrow$ シミュレーション $\rightarrow$ 推奨」というワークフローを通じてユーザーをガイドします。

対象ユーザー

• スポーツビジネスアナリスト: ROI、リスク、スポンサーの適合性を比較したい方。
• MLレビュアー: モデルカード、検証、特徴量の重要性を検査する必要がある方。
• 研究者: 試合パフォーマンス、テキストシグナル、ユーザーの注意力の交差点を研究している方。

ハイライト

• リスク認識型の意思決定: 共形区間とモンテカルロリスクスコアを使用し、単一点推定への依存を回避します。
• シナリオシミュレーション: ユーザーが保守的、バランス型、積極的な戦略をベースラインに対してテストできるようにします。
• 因果関係のサポート: 生の相関関係と残差的な因果効果の証拠を分離し、より良い意思決定のガードレールを提供します。
• グラフベースの発見: リンク予測とノード中心性を使用して、将来のパートナーシップの機会を見つけます。