[Питер] Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке [Матеуш Факур]

[Kors]

Складчина: [Питер] Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке [Матеуш Факур]



Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python.

Матеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов). Каждый метод проиллюстрирован практическим примером.

Тема: Бестселлеры O'Reilly
Год: 2025
Страниц: 400
ISBN: 978-601-08-4354-7
Формат: Скан PDF

Стоимость: 2421

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться