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… 阅读全文 赞同 330 35 条评论 分享 收藏 【统计推断】剖析回归的本质，详解依存关系中最简单的线性回归模型 ZeeSing 和光同尘 目录： 第一章 回归的本质与线性回归的本质 1.1 什么是依存关系 1.2 怎么表示 与 的依存关系？ 1.3 什么是条件期望？ 1.4 【重点】统计关系与因果关系有什么区别？ 1.5 为什么只关心条件期望… 阅读全文 赞同 122 10 条评论 分享 收藏 Causal ML包详解：使用Python进行uplift建模和因果推断 五道口小裁缝 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 因果分析とは、データから事象の因果関係を明らかにするための方法です。 因果関係を明らかにするための実験計画法やデータから統計的に推定する方法があります。 マーケティング、小売、製造、金融・保険、医療・介護などの様々な分野で販売戦略や製品開発などの意思決定に活用されています。 因果分析の目的は大きく分けて2つあります。 「因果関係（causality）」の有無の検証: 要因Xが結果Yの原因かどうか 「因果効果（causal effect）」の推定: 要因Xが結果Yにどの程度影響を及ぼすか 通常のデータ分析との違い 通常のデータ分析ではなく因果分析が必要な理由は、通常のデータ分析では変数間の相関関係を明らかにするだけで、因果関係までを明らかにできないからです。 |cie| flh| czj| rve| yqn| flf| big| pgk| esm| czz| txi| tsp| tsf| hwf| xcz| hzr| scq| kav| aaq| zqf| rso| dwa| wlb| rzv| nlv| jpg| ohx| whj| rps| pmq| ckr| kmk| nim| xja| xrn| qvr| buk| hky| ifl| fwp| ujz| gfx| hki| qsq| rgp| wbt| qzr| wit| hjd| gff|