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.
Федеральное государственное бюджетное учреждение культуры «Российская государственная библиотека для молодёжи»
Главное здание
107061 Москва, ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1 Метро «Преображенская площадь» (выход №5) Телефон для справок: +7 499 670-80-01 E-mail: info@rgub.ru
Филиал библиотеки — МИКК «Особняк В.Д. Носова»
107023 Москва, ул. Электрозаводская, 12, стр. 1 Метро «Электрозаводская» Телефоны для справок: +7 499 670-80-01 (доб. 600) E-mail: mansion@rgub.ru
