Меню
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Автор: Матеуш Факур
Дата выхода: 2025
Издательство: ТОО «Спринт Бук»
Количество страниц: 400
Размер файла: 8,6 МБ
Тип файла: PDF
Добавил: codelibs
Проверить на вирусы 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.
