Применение методов Causal Inference

Потребность в применении методов причинно-следственного анализа развивается со временем. В начале она была сконцентрирована, в основном, в науках: социальных науках, экономике, медицине, биологии, генетике. В последние пять лет наблюдается резкий рост этой потребности для бизнеса. Основными отраслями применения методов являются IT-компании, игровая индустрия, ритейл и e-commerce.

Ключевыми используемыми методами являются АБ-тесты, но с каждым годом встречается все больше отдельных интересных кейсов. Часто эти кейсы возникают из проблем применения классического ML для задач, когда мы хотим управлять параметрами моделей, тем самым, меняя целевую переменную Y. К этой категории можно отнести истории про исключение эффекта эндогенности при исследовании эффекта изменения цен на выручку при динамическом ценообразовании, оценку реального причинно-следственного эффекта изменения параметров персональной промо-кампании на выручку, которую она генерирует (uplift-модели), повышение эффективности работы прокатного стана за счет управления параметрами его работы, оценка эффекта генерации дополнительного спроса от установки различных видов прилавков (мясо, рыба, хлеб, и др.) в продуктовых магазинах.

В целом, о кейсах бизнес-применения causal inference 2021 г. я рассказывала в одном из постов @Reliable_ML еще в начале года.

#business #causal_inference #practice