40.2 USD
Наличие на складе:
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 01.12.2024; планируемая отправка: 02.12.2024
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 04.12.2024; планируемая отправка: 05.12.2024
Издательство: | Питер |
Серия: | O``Reilly |
Дата выхода: | октябрь 2024 |
ISBN: | 978-601-08-4354-7 |
Объём: | 400 страниц |
Масса: | 627 г |
Размеры(В x Ш x Т), см: | 24 x 17 x 3 |
Обложка: | мягкая |
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.