Меню
Каталог
Наличие: В наличии Нет в наличии
Предзаказ

Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

Выбрать
    Описание
    Характеристики
    Описание
    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.
    Характеристики
    Автор
    Факур М.
    Стандарт упаковки
    6
    ISBN
    978-601-08-4354-7
    Серия
    Бестселлеры O'Reilly
    Издательство
    Sprint Book
    Год
    2025
    Формат
    70х100/16
    Обложка/переплёт
    Обл Ц
    Объём, количество страниц
    400
    Вес ,г.
    627
    Ограничение по возрасту
    16+
    Все характеристики
    Обратный звонок
    Запрос успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Заявка
    Предзаказ успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Добавить в корзину
    Название товара
    100 ₽
    1 шт.
    Перейти в корзину
    Заявка

    Настоящим подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с условиями оферты и политики конфиденциальности.