- Дом книги
- Каталог
- Книги
- Информационные технологии. Вычислительная техника
- Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
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.
Магазин
Зингер Магазин (Санкт-Петербург, Невский 28)
Наличие
Цена в розничном магазине
Цена в интернет-магазине
Где находится книга
Этаж 0, Зал D, Стеллаж 29, Полка 2
Магазин
Кронштадт Магазин (г. Кронштадт)
Наличие
Цена в розничном магазине
—
Цена в интернет-магазине