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因果推論的商業應用:用python解鎖科技產業的精準行銷

的圖書
商業
商業,是一種有組織的提供顧客所需的商品與服務的一種行為。中文之「商業」含義指社會分工出現的有組織的貿易行為,現代概念指流通領域的所有產業,多與貿易合稱「商業貿易」。

大多數的商業行為是通過以成本以上的價格賣出商品或服務來營利,如微軟、索尼、IBM、聯想、通用都是營利性的商業組織典型的代表。然而某些商業行為只是為了提供運營商業所需的基本資金,一般稱這種商業行為為非營利性的,如各種基金會,以及紅十字會等。

一般認為商業行為成立的條件有以下幾點: 以營利為目的 發生交易行為 出於雙方自願 符合法律規範
  維基百科

圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:因果推論的商業應用:用Python解鎖科技產業的精準行銷

內容簡介:🎯 資料驅動時代,行銷決策不再靠直覺,你需要的是──科學證據!

・折扣真的能提高銷售?哪些顧客即使不推也會買?
・無法進行 A/B 測試時,還有哪些方法能推論效果?
・在資源有限的情況下,如何讓每一分行銷預算發揮最大效益?

✔把抽象的因果推論方法,運用到科技產業的真實商業問題上。
✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰,搭配實例分析,真正「用得出來」。
✔全書以 Python 為實作語言,實務化門檻降低,符合產業主流技術。
✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理,解決真實業務問題。

🚩 最真實的國際讀者讚譽
「對數據科學家來說,這本書直接影響我的工作,充滿『恍然大悟』的時刻!」
「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書!」
「適合統計、工程與經濟領域專業人士,完美填補實務缺口!」

🚩 來自專家的推薦
「Matheus寫的這本書,教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料,並解決重要實際問題的先進方法,是該主題迄今的最佳著作。」
——Sean J. Taylor,Motif Analytics首席科學家

「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書,聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」
——Nick Huntington-Klein,經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者

「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題,並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」
──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家


每增加一美元的線上行銷預算,能吸引多少新顧客?哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品?該如何制定最佳定價策略?因果推論提供了一種高效方法,幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變,而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。

在本書中,作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家,還是商業分析師,都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法,例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法(Difference-in-Differences)。此外,作者也帶您探索現代技術的應用,包括如何利用機器學習進行異質性效應估計。每一種方法都配有具體的產業應用範例,幫助您快速上手。

本書將幫助您:
.學習因果推論的基本概念
.將商業問題建構為因果推論問題
.了解偏差會如何干擾因果推論
.認識因果效應如何因人而異
.使用同一顧客在不同行為上的觀察進行因果推論
.在隨機化不可行的情況下,運用地理或切換實驗完成因果分析
.檢視不遵從性偏差和效應減弱

目錄
章節說明:前言

第一部分 基礎知識
Chapter 1 因果推論導論
什麼是因果推論?
為什麼要進行因果推論?
機器學習與因果推論
關聯性與因果性
偏差
確定處理效應
關鍵概念

Chapter 2 隨機實驗和統計回顧
透過隨機化實現強制獨立性
A/B 測試的例子
理想實驗
最危險的公式
估計的標準誤差
信賴區間
假設檢定
樣本量計算
關鍵概念

Chapter 3 圖形因果模型
思考因果性
圖形模型速成課程
再探識別
CIA 和調整公式
正向性假設
使用資料的識別範例
混淆偏差
選擇偏差
關鍵概念

第二部分 調整偏差
Chapter 4 線性迴歸的不可思議有效性...
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