Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej

Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji proces&oacute,w i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie.

Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityk&oacute,w danych korzystających z Pythona!

prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality

Tę książkę docenią w szczeg&oacute,lności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efekt&oacute,w w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda r&oacute,żnicy w r&oacute,żnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu r&oacute,wnież om&oacute,wienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efekt&oacute,w. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.

W książce między innymi:

• podstawy wnioskowania przyczynowego
• problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego
• eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania
• badanie błędu systematycznego
• modele graficzne i wizualizacja związk&oacute,w przyczynowych

Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problem&oacute,w!

Sean J. Taylor, gł&oacute,wny badacz w Motif Analytics