×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.0/6  Opinie: 1
Stron:
360
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

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

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Matheus Facure jest ekonomistą i starszym analitykiem danych  w Nubank, brazylijskiej firmie z branży FinTech. Z powodzeniem stosował wnioskowanie przyczynowe w rozmaitych scenariuszach biznesowych. Często występuje jako prelegent na konferencjach branżowych i uczestniczy w projektach open source.

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
48,69 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
37,45 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint