الاستدلال السببي باستخدام Python - تأليف Matheus Facure (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب: كم عدد المشترين الذين سيجذبهم إنفاق دولار إضافي في التسويق عبر الإنترنت؟ ومن هم العملاء الذين لن يشتروا إلا عند منحهم كوبون خصم؟ وكيف يمكنك وضع استراتيجية تسعير مثالية؟ إن أفضل طريقة لتحديد مدى تأثير الأدوات المتاحة لدينا على مقاييس الأعمال التي نسعى لتحقيقها هي من خلال الاستدلال السببي (Causal Inference). في هذا الكتاب، يشرح المؤلف Matheus Facure، وهو كبير علماء البيانات في Nubank، الإمكانات الهائلة وغير المستغلة إلى حد كبير للاستدلال السببي في تقدير التأثيرات والنتائج. سيتعلم المديرون، وعلماء البيانات، ومحللو الأعمال أساليب الاستدلال السببي الكلاسيكية، مثل التجارب العشوائية المنضبطة (A/B tests)، والانحدار الخطي، ودرجة الميل، والضوابط الاصطناعية، والفرق في الفروق. وتترافق كل طريقة مع تطبيق عملي في القطاع الصناعي ليكون بمثابة مثال واقعي يرسخ المفاهيم. ستتعلم من خلال هذا الكتاب: كيفية استخدام المفاهيم الأساسية للاستدلال السببي، وكيفية صياغة مشكلات الأعمال كمسائل استدلال سببي، وفهم كيفية تأثير الانحياز على عملية الاستدلال السببي، بالإضافة إلى تعلم كيفية اختلاف الآثار السببية من شخص لآخر، واستخدام الملاحظات المتكررة لنفس العملاء عبر الزمن لتعديل الانحيازات، وفهم كيفية اختلاف الآثار السببية عبر المواقع الجغرافية، وفحص انحياز عدم الامتثال وتخفيف الأثر.