Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке (with Color Images)
Book information
Description
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 (A/B-тесты), линейная регрессия, оценка склонности, синтетические элементы управления и разница в разнице. Каждый метод сопровождается примером из реальной жизни.
Similar books
Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд., доп. и перераб.
2025 · PDF
Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд. дополненное и переработанное
2024 · EPUB
Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями
2025 · PDF
Самое полное руководство по разработке на Python в примерах от сообщества Stack Overflow
2024 · PDF
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики (with Color Images)
2025 · PDF
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
2024 · EPUB
Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков
2023 · PDF
Погружение в аналитику данных. От Excel к Python и R
2023 · PDF