Causal Inference на Python, Причинно-следственные связи в IT-разработке, Факур М., 2025

Подробнее о кнопках "Купить"

По кнопкам "Купить бумажную книгу" или "Купить электронную книгу" можно купить в официальных магазинах эту книгу, если она имеется в продаже, или похожую книгу. Результаты поиска формируются при помощи поисковых систем Яндекс и Google на основании названия и авторов книги.

Наш сайт не занимается продажей книг, этим занимаются вышеуказанные магазины. Мы лишь даем пользователям возможность найти эту или похожие книги в этих магазинах.

Список книг, которые предлагают магазины, можно увидеть перейдя на одну из страниц покупки, для этого надо нажать на одну из этих кнопок.

Ссылки на файлы заблокированы по запросу правообладателей.

Links to files are blocked at the request of copyright holders.

По кнопке выше «Купить бумажную книгу» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «Литрес», если она у них есть в наличии, и потом ее скачать на их сайте.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно искать похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Causal Inference на Python, Причинно-следственные связи в IT-разработке, Факур М., 2025.
    
   Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар онлайнового маркетинга? Какие покупатели будут покупать только тогда, когда им дадут купон на скидку? Как определить оптимальную ценовую стратегию? Лучший способ выяснить, как имеющиеся в нашем распоряжении рычаги влияют на те бизнес-показатели. которые мы хотим получить, это causal inference.
Матеус Факур, старший специалист по анализу данных компании Nubank, рассказывает о практически неиспользованном потенциале causal inference для оценки последствий и эффектов. Менеджеры, специалисты по обработке данных и бизнес-аналитики познакомятся с классическими методами каузального вывода, такими как рандомизированные контрольные испытания (А/В-тесты). линейная регрессия, оценка склонности, синтетические элементы управления и разница в разнице. Каждый метод сопровождается примером из реальной жизни.

Causal Inference на Python, Причинно-следственные связи в IT-разработке, Факур М., 2025


Что такое причинно-следственный анализ.
Многие представляют собой причинно-следственные связи как опасную эпистемологическую область, от которой лучше держаться подальше. Возможно, ваш преподаватель статистики неоднократно повторял, что «корреляция — это не причинно-следственная связь» (или «корреляция — это не каузация»), и если вы будете путать эти два понятия, то вас подвергнут академическом остракизму или по крайней мере будут на вас косо смотреть. Но есть один нюанс: иногда корреляция является причинно-следственной связью.

Нам, людям, это отлично известно, потому что мы явно склонны принимать корреляцию за причинно-следственную связь. Когда вы решаете не пить четвертый бокал вина, вы совершаете правильный логический вывод, что это приведет к тяжелым последствиям на следующий день. Вы руководствуетесь прошлым опытом: теми вечерами, в которых вы выпили слишком много и наутро проснулись с головной болью; теми вечерами, когда вы выпили всего один бокал или вообще ни одного и ничего не произошло. Вы узнали, что между выпивкой и похмельем существует нечто большее, чем корреляция. Вы сделали вывод о существовании причинности.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ЧАСТЬ I Основы.
Глава 1. Знакомство с причинно-следственным анализом.
Глава 2. Рандомизированные эксперименты и статистический анализ.
Глава 3. Графовые причинные модели.
ЧАСТЬ II Корректировка смещения.
Глава 4. Неожиданная эффективность линейной регрессии.
Глава 5. Мера склонности.
ЧАСТЬ III Гетерогенность эффектов и персонализация.
Глава 6. Гетерогенность эффектов.
Глава 7. Метаобучаемые системы.
ЧАСТЬ IV Панельные данные.
Глава 8. Разность разностей.
Глава 9. Синтетический контроль.
ЧАСТЬ V Альтернативные варианты дизайна эксперимента.
Глава 10. Гео- и switchback-эксперименты.
Глава 11. Некомплаентность и инструменты.
Глава 12. Что дальше.

Купить .
Дата публикации:






Теги: :: ::


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2025-08-08 06:35:50