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.

Nume	Contacte	Stoc
LIBRARIUS 403	Chisinau , Str. Puşkin, 22 078 747 403	Stoc limitat
LIBRARIUS 410	Chisinau , Str. Mircea cel Bătrîn, 24/6 078 747 410	Stoc limitat
LIBRARIUS 418	Chisinau , bd. Moscovei 9/5 078747418	Stoc limitat
LIBRARIUS 422	Chisinau , str. Piața Unirii Principatelor, 3 078747422	Stoc limitat
Librarius 445	Chisinau , str. Arborilor 21, et 4 079366445	Stoc limitat