Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Описание
Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? 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 casual inference. Матеуш Факур, старший специалист по анализу данных компании Nibank, рассказывает о практически неиспользованном потенциале causal inference для оценки последствий и эффектов. Менеджеры, специалисты по обработке данных и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами визуального вывода, такими как рандомизированные контрольные испытания (A/B тестами), линейная регрессия, оценка склонности, синтетические элементы управления и разница в разнице. Каждый метод сопровождается примером из реальной жизни.ID Продукта
7692163
Автор
Издательство
Серия
Год
2024
ISBN
978-601-08-4354-7
Вес
820
Переплет
мягкий переплёт
Доступность
На складе
Размер посылки
XS
