Causal inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

⚠ Это тестовая версия сайта. Заказы здесь не принимаются. Для покупок перейдите на www.isradon.com

Выберите Валюту

Цены будут конвертироваться в выбранную
вами валюту по биржевому
курсу на день покупки.

$ Американский доллар
€ Евро
₪ Шекели

Магазины

0773622996

Выберите Валюту

Цены будут конвертироваться в выбранную
вами валюту по биржевому
курсу на день покупки.
- $ Американский доллар
- € Евро
- ₪ Шекели
0

Подарочный
сертификат
Мой
Исрадон
Выберите Валюту

Цены будут конвертироваться в выбранную
вами валюту по биржевому
курсу на день покупки.
- $ Американский доллар
- € Евро
- ₪ Шекели
Выбрать
валюту
0
Моя
корзина

Авторизация

Акции

Аннотация:

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? 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 casual inference.Матеуш Факур, старший специалист по анализу данных компании Nibank, рассказывает о практически неиспользованном потенциале causal inference для оценки последствий и эффектов. Менеджеры, специалисты по обработке данных и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами визуального вывода, такими как рандомизированные контрольные испытания (A/B тестами), линейная регрессия, оценка склонности, синтетические элементы управления и разница в разнице. Каждый метод сопровождается примером из реальной жизни.

Выберите Валюту

Выберите Валюту

Выберите Валюту

Causal inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке

Аннотация:

Каталог книг