Causal inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

Causal inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

Аннотация:

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.

Тип обложки: мягкая
Количество страниц: 400 страниц
Год издания: октябрь 2024
Издательство: Книжный_клуб
ISBN: 978-601-08-4354-7

776₪ 1034₪
- 25%

Оформить заказ

Стандартная доставка

до 21 рабочего  дня

Цена действительна только для интернет-магазина и может отличаться от цен в розничной сети

hjk