← Каталог · JSON карточки

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

ISBN: 978-601-08-4354-7 · Код: ITD000000001425892 · Издательство: Питер Издательский дом

Характеристики книги

Размеры книги (Ш × В × Т)
165 × 233 × 21 мм
Вес
627 г
Штрихкод
9786010843547
Год выпуска
2024
Год первого издания
—

Изображения

Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке — Обложка · cover1
Обложка · cover1
Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке — Обложка · siluet
Обложка · siluet

Аннотация

Продающий текст

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. Матеуш 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.

Документы и другие файлы

Связи со справочниками (19)

Все атрибуты API (70)
AGE_GROUP
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
ANNOTACIA
AUTHOR
[]
AUTHOR_COVER
AUTHOR_FOR_PRICEФакур М.
BARCODE
[
  "9786010843547"
]
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"
    }
  }
]
CERT
[]
CLASSIFICATOR
[]
CODE_TNVED
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"
  }
}
DEPARTMENT
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
DIVID
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
EDFUL700
EKSMO_RDCЭксмо
FA_COMMENT
FA_GROUP
FA_MONTH
FOLDER
{
  "GUID": "bb024754-6c48-11e2-9c96-5ef3fc5021a7",
  "NAME": "Книги сторонних поставщиков"
}
FORMAT
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
GENRE
[]
GOD_PERVOGO_IZDANIYA0
GUID2cd8f896-a737-11ef-80d9-0050569a365d
GUID_NOM26dd4bd4-a737-11ef-80d9-0050569a365d
ISBN978-601-08-4354-7
ISBN_DIG9786010843547
IS_DELНет
IS_ZAPRET_PREVIEWНет
IZDAT_BRAND
{
  "GUID": "d3e115c0-d418-11e3-a44f-5ef3fc5021a7",
  "NAME": "Питер Издательский дом"
}
LAST_STANDART6
LDATE20.11.2024
MEDIA
NAMECausal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
NAME_FOR_PRICECausal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке
NICHE
{
  "GUID": "e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "ИНФОРМАТИКА. КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ЭЛЕКТРОНИКА",
  "OWNER_GUID": "e009c820-4f03-11e0-a01d-001a64231342"
}
NOMCODEITD000000001425892
NOMGROUPнеопознано
PAGES400
PAPER
PDF
[]
PEREPLET_TYPE
{
  "GUID": "a791ba88-4f06-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "3"
}
PEREPLET_TYPE_OLD
{
  "GUID": "bff8c2cc-656e-11de-84c5-000423b38f2a",
  "NAME": "3"
}
POSLE_OBREZAx
PREDZAKAZ_SOAPN
PRODCODEITD000000001425892
PRODUCT_VID
{
  "GUID": "a791ba7e-4f06-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "Книга"
}
PROD_TEXTСколько 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. Матеуш 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"
}
P_BOXfalse
REMAINDER
{
  "TOTAL": "нет"
}
RIN
SCOVR
SDATE20.11.2024
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
}
SUBJECT
{
  "GUID": "e64081f2-4f03-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ",
  "OWNER_GUID": "e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342"
}
SUPERfalse
TARGET
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
TIP_KORESHKA
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"
  }
]
TOM_NUM0
TSELOFANIROVANIEfalse
VID_PROIZV
VID_SKREPLENIYA
VOZRASTNOE_OGRANICHENIE16+
ZAPRETНет
ZAPRET_PO_KANALAM
[]
ZAPRET_PRODAJ_DATA_SNIATIYA
ZVEZDNOST

Атрибуты показаны в том виде, в котором их передал API поставщика.