Google 
Аннотация: Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар онлайнового маркетинга? Какие покупатели будут покупать только тогда, когда им дадут купон на скидку? Как определить оптимальную ценовую стратегию? Лучший способ выяснить, как имеющиеся в нашем распоряжении рычаги влияют на те бизнес-показатели, которые мы хотим получить, это causal inference. Матеус Факур, старший специалист по анализу данных компании Nubank, рассказывает о практически неиспользованном потенциале causal inference для оценки последствий и эффектов. Менеджеры, специалисты по обработке данных и бизнес-аналитики познакомятся с классическими методами каузального вывода, такими как рандомизированные контрольные испытания (А/В-тссты), линейная регрессия, оценка склонности, синтетические элементы управления и разница в разнице. Каждый метод сопровождается примером из реальной жизни.| Издательство | Спринт Бук |
| Автор/составитель | Факур Матеуш |
| Серия | O'Reilly |
| Год выпуска | 2025 |
| Кол-во страниц | 400 |
| ISBN | 978-601-08-4354-7 |
| Обложка | мягкая обложка |
| Вес | 621г |
| Формат | 17 x 25 cm |
| Тираж | 700 |
| Возрастная категория | 16+ |
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40, - евро Подробнее
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
-18%- Производитель: Спринт Бук
- Модель: TEEI11522630
- ISBN: 978-601-08-4354-7
- Наличие: Есть в наличии
-
Срок доставки: 21 день
- (6 оценок)
-
65.72€ 53.89€
Нашли этот товар по более низкой цене?
Во-первых - Вы молодец!
Во-первых - Вы молодец!
Просим Вас сообщить нам:
