Causal Inference uz Python. Cēloņsakarības IT izstrādē
Cik pircēju piesaistīs papildu dolārs, ieguldīts tiešsaistes reklāmā? Kādi pircēji pirks tikai tad, kad viņiem dos kuponu atlaidei? Kā noteikt optimālo cenu stratēģiju? Labākais veids, kā noskaidrot, kā esošie rīki ietekmē tos biznesa rādītājus, kurus mēs vēlamies sasniegt, ir cēloņsakarību...
izpēte.
Mateušs Fakurs, datu analīzes vecākais speciālists uzņēmumā Nibank, stāsta par praktiski neizmantoto potenciālu cēloņsakarību izpētē, lai novērtētu sekas un efektus. Vadītāji, datu apstrādes speciālisti un biznesa analītiķi iepazīsies ar klasiskajām vizuālās izpētes metodēm, piemēram, randomizētajiem kontrolēšanas izmēģinājumiem (A/B testiem), lineāro regresiju, tendences novērtējumu, sintētiskajiem kontroles elementiem un atšķirību atšķirībā. Katru metodi pavada piemērs no reālās dzīves.
Autors: Mateuš Fakur
Izdevniecība: piter
Sērija: O`Reilly bestsellers
Izdošanas gads: 2025
ISBN: 9786010843547
Lappušu skaits: 400
Izmērs: 234h165h23 mm
Vāka tips: mīksts vāks
Svars: 400 g
ID: 1690848
16 janvāris (Pk.)
bez maksas
15 janvāris (C.)
€ 9.99
bez maksas no € 80.00
16 janvāris (Pk.)
bez maksas
15 janvāris (C.)
€ 9.99
bez maksas no € 80.00
