Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

2,421

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.

ISBN

978-601-08-4354-7

Производитель

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Артикул: 9915893684177373951 Категория:

Cart

Your Cart is Empty

Back To Shop