|
|
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Факур М
Код: 44453695
Страниц: 400
Переплет: мягкий Бумага: офсетная Язык издания: русский Год издания: 2024 Возрастные ограничения: 16+ Размер: 17 x 24 x 2.5 см
Вес: 620 г.
ISBN: 978-601-08-4354-7
Наличие: на складе (отправка в течение 12-17 рабочих дней)
Основной раздел
50.02 €
Скидка: 45%
вместо: 90.95 €
|
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.
|
|
|
|