Я хочу стать участником Kaup24 PLUS и согласен получать предложения и уведомления от операторов программы лояльности Kaup24 PLUS и их партнеров, а также согласен с тем, что мои персональные данные будут обрабатываться для этих целей.
Kaup24 магазин в Таллинне (центр Mustika, Karjavälja 4)
17 ноября
000 €
Заберите в Omniva посылочном автомате
17 ноября
249 €
Доставим на дом
17 ноября
399 €
Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.
Заберите в Omniva посылочном автомате
17 ноября
249 €
Доставим на дом
17 ноября
399 €
Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.
Описание товара: Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
How many buyers will an additional dollar of online marketing bring in? Which customers will only buy when given a discount coupon? How do you establish an optimal pricing strategy? The best way to determine how the levers at our disposal affect the business metrics we want to drive is through causal inference.In this book, author Matheus Facure, senior data scientist at Nubank, explains the largely untapped potential of causal inference for estimating impacts and effects. Managers, data scientists, and business analysts will learn classical causal inference methods like randomized control trials (A/B tests), linear regression, propensity score, synthetic controls, and difference-in-differences. Each method is accompanied by an application in the industry to serve as a grounding example.With this book, you will:Learn how to use basic concepts of causal inference Frame a business problem as a causal inference problemUnderstand how bias gets in the way of causal inferenceLearn how causal effects can differ from person to personUse repeated observations of the same customers across time to adjust for biasesUnderstand how causal effects differ across geographic locationsExamine noncompliance bias and effect dilution
Общая информация o: Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.
Другие также интересовались
Партнерские предложения
Реклама
Рейтинги и отзывы (0)
Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry