业务决策新引擎：腾讯分布式因果推断工具

文章预览

分享嘉宾 张婧婧 腾讯数据科学家 北大光华商业分析硕士，在微信实验平台负责社交网络实验、异质性分析、实验长短期效应的算法设计与开发，从0到1搭建腾讯分布式因果推断工具。 Fast-Causal-Inference——腾讯开源分布式因果推断工具 演讲介绍和提纲 因果推断在业务决策中发挥着越来越重要的作用，业务依赖于AB实验来判断新策略好坏，或者观测性推断等工具去辅助业务决策。然而，现在业界的分析数据量动辄达到千万量级，本地的因果推断工具包无法支持，只能抽样计算，这会损失统计效力。因此我们开发了Fast-Causal-Inference，一个分布式因果推断的python package，现已对外开源，支持业内大部分常用的因果推断工具，例如带方差削减的T检验，DID，IV，matching，DML等等。本次分享主要包括以下几个部分：首先介绍了因果推断在业务中的常见应用场景 ………………………………