Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
44453695
Русские книги и товары в Германии, Европе и других странах по низким ценам INTROTEK GmbH Регистрационный номер:
HRB 5664
...
Варианты оплаты
Доставка
ISBN978-601-08-4354-7
АвторФакур М
Переплетмягкий
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.
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.
ISBN
978-601-08-4354-7
Автор
Факур М
Страниц
400
Формат
24x17x2.5 см
Переплет
мягкий
Язык издания
Язык издания:русский
Бумага
Бумага:офсетная
Возрастные ограничения
Ширина:16+
Отзывы не найдены
Войдите в учётную запись, чтобы мы могли сообщить вам об ответе