{"id":250849,"guid_nom":"26dd4bd4-a737-11ef-80d9-0050569a365d","isbn":"978-601-08-4354-7","nomcode":"ITD000000001425892","title":"Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке","publisher":"Питер Издательский дом","is_deleted":false,"first_seen_at":"2026-10-13T00:47:43.078499Z","updated_at":"2026-10-13T00:47:43.078499Z","annotation":"","sales_text":"Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python.\n\nМатеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов). Каждый метод проиллюстрирован практическим примером.","raw":{"PDF":[],"RIN":"","CERT":[],"GUID":"2cd8f896-a737-11ef-80d9-0050569a365d","ISBN":"978-601-08-4354-7","NAME":"Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке","DIVID":{"GUID":"00000000-0000-0000-0000-000000000000"},"EDFUL":700,"GENRE":[],"LDATE":"20.11.2024","MEDIA":"","NICHE":{"GUID":"e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342","NAME":"ИНФОРМАТИКА. КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ЭЛЕКТРОНИКА","OWNER_GUID":"e009c820-4f03-11e0-a01d-001a64231342"},"PAGES":"400","PAPER":"","P_BOX":"false","SCOVR":"","SDATE":"20.11.2024","SERIE":{"GUID":"e9c10d02-b0fe-11ed-80ca-0050569a365d","NAME":"Бестселлеры O'Reilly (Питер ИД)"},"SGMNT":{"GUID":"e009c820-4f03-11e0-a01d-001a64231342","NAME":"ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ И НАУЧНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ДЕЛОВАЯ ЛИТЕРАТУРА (ПРЛ)"},"SIZES":{"DEPTH":21,"WIDTH":165,"HEIGHT":233,"KARTON":{"WIDTH":"0","HEIGHT":"0"},"WEIGHT":627},"SUPER":"false","TIRAJ":[{"GUID":"2cd8f8b0-a737-11ef-80d9-0050569a365d","PLAN_DATE":"","TIRAJ_CODE":"ITD00645169","TIRAJ_TYPE":"О","FAKTICHESKAYA_DATA":"20.11.2024","SOGLASOVANNAYA_DATA":"","PLAN_DATE_TREBUEMAYA":"","PLAN_VYPUSKA_OSN_TIR":"","TIRAJ_DT_RAZR_V_PECHAT":"01.01.0001 0:00:00"}],"AUTHOR":[],"COVERS":{"cover1":{"H":917,"W":650,"DPI":"","LINK":"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/cover1.jpg","SIZE":"168851","MTIME":"2024-11-22 21:19:40"},"siluet":{"H":3475,"W":2500,"DPI":"96x96","LINK":"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/siluet.jpg","SIZE":"734720","MTIME":"2024-11-22 21:20:36"}},"FOLDER":{"GUID":"bb024754-6c48-11e2-9c96-5ef3fc5021a7","NAME":"Книги сторонних поставщиков"},"FORMAT":{"GUID":"00000000-0000-0000-0000-000000000000"},"IS_DEL":"Нет","TARGET":{"GUID":"00000000-0000-0000-0000-000000000000"},"ZAPRET":false,"BARCODE":["9786010843547"],"NOMCODE":"ITD000000001425892","SUBJECT":{"GUID":"e64081f2-4f03-11e0-a01d-001a64231342","NAME":"КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ","OWNER_GUID":"e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342"},"TOM_NUM":"0","FA_GROUP":"","FA_MONTH":"","GUID_NOM":"26dd4bd4-a737-11ef-80d9-0050569a365d","ISBN_DIG":"9786010843547","NOMGROUP":"неопознано","PRODCODE":"ITD000000001425892","AGE_GROUP":{"GUID":"00000000-0000-0000-0000-000000000000"},"ANNOTACIA":"","EKSMO_RDC":"Эксмо","PROD_TEXT":"Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python.\n\nМатеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов). Каждый метод проиллюстрирован практическим примером.","PUBLISHER":{"GUID":"202f6dc8-203c-11e3-860a-5ef3fc5021a7","NAME":"Питер Издательский дом"},"REMAINDER":{"TOTAL":"нет"},"ZVEZDNOST":"","CODE_TNVED":"","DEPARTMENT":{"GUID":"00000000-0000-0000-0000-000000000000"},"FA_COMMENT":"","VID_PROIZV":"","IZDAT_BRAND":{"GUID":"d3e115c0-d418-11e3-a44f-5ef3fc5021a7","NAME":"Питер Издательский дом"},"PRODUCT_VID":{"GUID":"a791ba7e-4f06-11e0-a01d-001a64231342","NAME":"Книга"},"AUTHOR_COVER":"","POSLE_OBREZA":"x","TIP_KORESHKA":"","CLASSIFICATOR":[],"LAST_STANDART":"6","PEREPLET_TYPE":{"GUID":"a791ba88-4f06-11e0-a01d-001a64231342","NAME":"3"},"BARCODE_DETAIL":[{"BARCODE":"9786010843547","STANDART":"1","ITEM_TYPE":{"GUID":"2cd8f8aa-a737-11ef-80d9-0050569a365d","NAME":"шт"},"BARCODE_TYPE":{"GUID":"39fddca4-7cc4-49d4-a09d-9fe5517b4df6","NAME":"EAN13"}}],"NAME_FOR_PRICE":"Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке","PREDZAKAZ_SOAP":"N","VID_SKREPLENIYA":"","AUTHOR_FOR_PRICE":"Факур М.","TSELOFANIROVANIE":"false","IS_ZAPRET_PREVIEW":"Нет","PEREPLET_TYPE_OLD":{"GUID":"bff8c2cc-656e-11de-84c5-000423b38f2a","NAME":"3"},"ZAPRET_PO_KANALAM":[],"GOD_PERVOGO_IZDANIYA":"0","VOZRASTNOE_OGRANICHENIE":"16+","ZAPRET_PRODAJ_DATA_SNIATIYA":""},"assets":[{"id":689755,"kind":"cover","source_url":"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/cover1.jpg","raw_value":"{\"details\": {\"DPI\": \"\", \"H\": 917, \"LINK\": \"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/cover1.jpg\", \"MTIME\": \"2024-11-22 21:19:40\", \"SIZE\": \"168851\", \"W\": 650}, \"variant\": \"cover1\"}","status":"unresolved","sha256":null,"last_error":null},{"id":689756,"kind":"cover","source_url":"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/siluet.jpg","raw_value":"{\"details\": {\"DPI\": \"96x96\", \"H\": 3475, \"LINK\": \"https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001425892/COVER/siluet.jpg\", \"MTIME\": \"2024-11-22 21:20:36\", \"SIZE\": \"734720\", \"W\": 2500}, \"variant\": \"siluet\"}","status":"unresolved","sha256":null,"last_error":null}]}