Przejdź do głównej treści

Infolinia 690 590 426 ❕ Darmowa dostawa od 220 zł ❕ Promocje do -40%

Darmowa dostawa od 220 zł 
Ulubione
Produkty w koszyku: 0. Zobacz szczegóły
Przejdź do sekcji Opinie

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie

HELION

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży.

Przejdź do pełnego opisu
Cena 74,90 zł
szt.
Zapytaj o produkt
Czas wysyłki: 3 dni
Udostępnij
Dostawa od 9,00 zł - DHL Punkt Odbioru

Opis produktu

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej. W książce między innymi: podstawy wnioskowania przyczynowego problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania badanie błędu systematycznego modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics



EAN: 9788328908819