Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Факур Матеуш
Код товара: 5066390
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 15
PDF
1 / 15
Издательство:
Оригинальное название:
Causal Inference in Python. Applying Causal Inference in the Tech Industry
Год издания:
2025
Cерия:
Переводчик:
Редактор:
Отмечено тегами
Описание
Характеристики
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.
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.
код в Майшоп
5066390
возрастная категория
16+
количество томов
1
количество страниц
400 стр.
размеры
233x165x21 мм
ISBN
978-601-08-4354-7
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Белый
вес
620 г
язык
Русский
переплёт
Мягкая обложка
Содержание
Предисловие
О научном редакторе русского издания
От издательства
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
Об авторе
Иллюстрация на обложке
О научном редакторе русского издания
От издательства
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
Об авторе
Иллюстрация на обложке
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке» (авторы: Факур Матеуш), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!