【新书】数据科学中的因果推断，638页pdf

《数据科学中的因果推断》书籍简介当你了解事件的原因时，你就能够影响其结果。本书为因果推断提供了一本易于理解的入门指南，展示了如何通过统计学和机器学习来确定因果关系和估算效应。A/B 测试或随机对照实验成本高昂，在商业环境中往往难以实施。《数据科学中的因果推断》揭示了即使没有进行实验或测试，依然可以利用数据识别因果关系的方法和技术。在《数据科学中的因果推断》一书中，你将学习如何：

• 使用因果图建模现实

• 运用统计学和机器学习技术估算因果效应

• 确定何时使用 A/B 测试、因果推断和机器学习

• 解释和评估目标、假设、风险和局限性

• 确定分析中是否拥有足够的变量 通过了解因果关系，你不仅可以做出基于数据的预测，还可以进行干预以影响结果。《数据科学中的因果推断》将展示如何构建数据科学工具，识别趋势和事件的根本原因。你将学习如何解读历史数据，理解客户行为，并为管理层提供决策支持，帮助其做出最优决策。购买本书的纸质版将免费附赠 PDF 和 ePub 格式的电子书（来自 Manning Publications）。关于技术为什么你会得到某个特定的结果？是什么因素导致了不同的结果？这些是因果推断中的核心问题。这一强大的方法论能够在无法进行实验、A/B 测试或昂贵的对照试验时，依然帮助你做出更好的决策，通过连接因果关系来改进决策。关于本书《数据科学中的因果推断》介绍了将因果推理应用于日常商业场景的技术。通过这本清晰易懂的实用指南，你无需掌握高级统计学或高等数学就能实践因果推断！通过应用基于有向无环图（DAG）的简单方法，你将学会如何评估广告效果、选择有效的健康治疗方案、制定合理的产品定价等。本书内容

• 何时使用 A/B 测试、因果推断和机器学习

• 评估目标、假设、风险和局限性

• 将因果推断应用于实际商业数据 读者对象适合数据科学家、机器学习工程师和统计学家。作者介绍Aleix Ruiz de Villa Robert 是一位自由职业的数据科学顾问，拥有来自巴塞罗那自治大学的数学分析博士学位。Aleix 曾在新闻、零售、交通和软件开发行业工作，并且是巴塞罗那数据科学与机器学习聚会的创始人。