Что такое causality? Что делать, если невозможно провести А/Б тест? Или если А/Б тест был проведен не идеально? При каких обстоятельствах можно и нужно прибегать к методам из эконометрики?
Об этом Александр Бородин беседует с бизнес-аналитиком Натальей Тогановой.
Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity <u>https://t.me/noml_community</u> Присоединяйтесь к нам!
Анонс выпуска и представление гостя
0:56 - зачем при анализе данных используются причинно-следственные связи и почему нельзя обойтись А/Б-экспериментами. Бонус - интересный пример из практики от Google
08:30 - что нового привнесли эконометристы в машинное обучение. Что такое каузальность?
10:35 - как работают причинно-следственные связи на практике? Топ-3 подхода в каузальности.
19:02 - каковы области применения методов эконометрики? Насколько им можно доверять?
22:35 - подведем итоги выпуска. Как скоро специалистов по дата-анализу смогут полностью заменить машины?
В выпуске упоминается книга Pearl J. & Mackenzie D. (2018) The Book of Why: The New Science of Cause and Effect.
Редактор — Мария Андрюкова;
Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефедова.
Подкаст записан в студии “Норм”.
_____________
Это подкаст компании GlowByte — <u>https://glowbyteconsulting.com/</u> и NoML Community — <u>https://t.me/noml_community</u>
Мы на linkedin — <u>https://www.linkedin.com/company/glowbyte-consulting/</u>
