실무로 통하는 인과추론 with 파이썬

실무로 통하는 인과추론 with 파이썬

$38.00
Description
데이터 기반의 통찰력 있는 의사결정을 위한 인과추론,
효율적인 영향력 분석을 통한 성공적인 비즈니스 정책 결정
온라인 마케팅 예산을 1달러 높이면 구매자는 얼마나 늘어날까요? 할인 쿠폰을 받아야만 구매하는 고객은 어떻게 알아낼까요? 최적의 가격 책정 전략은 어떻게 수립할 수 있을까요? 이 질문들처럼 인과추론은 여러분이 관리하는 요소들이 원하는 비즈니스 지표에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 데 가장 유용한 방법입니다. 인과추론은 단 몇 줄의 파이썬 코드만으로 쉽게 구현할 수 있습니다.

이 책은 영향력과 효과를 추정하는 데 있어 인과추론이 지닌 아직 활용되지 않은 잠재력을 설명합니다. 관리자, 데이터 과학자, 데이터 분석가를 위한 A/B 테스트, 선형회귀, 성향점수, 통제집단합성법, 이중차분법과 같은 고전적 인과추론 방법과, 이질적 효과 추정을 위한 머신러닝 도입과 같은 현대적 접근법을 실제 응용 사례와 함께 다룹니다.
저자

마테우스파쿠레

저자:마테우스파쿠레
아시아외지역의최대핀테크회사인누뱅크(Nubank)에서경제학자이자시니어데이터과학자로일하고있습니다.그는자동화된실시간금리및신용결정부터교차판매이메일,마케팅예산최적화에이르기까지다양한비즈니스상황에서인과추론을성공적으로적용해왔습니다.또한인기있는오픈소스도서인『CausalInferencefortheBraveandTrue』의저자로,이책에서엄격하지만재미있는방식으로인과추론을알리고자노력하고있습니다.

역자:신진수
네오플을거쳐크래프톤(KRAFTON)의데이터분석가로일하고있습니다.게임업계에서쌓은커리어를기반으로<던전앤파이터>,<뉴스테이트모바일>,<배틀그라운드모바일>등다양한장르의게임에서데이터분석과실험을통해유저경험을개선하는데기여했습니다.비영리데이터사이언스커뮤니티인가짜연구소에서인과추론팀을운영중입니다.마테우스파쿠레의웹북「CausalInferenceforTheBraveandTrue」를한국어로번역하는작업을주도했습니다.

역자:가짜연구소인과추론팀
2022년부터데이터를통한문제해결력을높이고자인과추론을함께학습하고있습니다.한국어자료가많지않은인과추론을많은분이쉽게접하실수있도록기여하고자하는마음으로,가짜연구소에서인과추론이야기와실험및조직문화에대한이야기를이어나가고있습니다.이책의번역작업에는인과추론팀김소희,김성수,김상돈,김준영,남궁민상,박시온,최은희,정호재,홍성철이함께참여했습니다.

감수:박지용
미국조지아대학교테리경영대학교(TerryCollegeofBusiness)에서경영정보시스템조교수로재직중입니다.디지털기술의사회적,환경적영향에대한실증연구를수행하면서인과추론방법론을통해사회현상과기업활동에서의원인과결과를분석하는일을합니다.인과추론의저변을확대하고자매년여름‘KoreaSummerWorkshoponCausalInference’를조직하고있으며,유튜브채널[인과추론의데이터과학]을운영중입니다.

목차


[PART1인과추론기초]

1장인과추론소개
_1.1인과추론의개념
_1.2인과추론의목적
_1.3머신러닝과인과추론
_1.4연관관계와인과관계
_1.5편향
_1.6인과효과식별하기
_1.7요약

2장무작위실험및기초통계리뷰
_2.1무작위배정으로독립성확보하기
_2.2A/B테스트사례
_2.3이상적인실험
_2.4가장위험한수식
_2.5추정값의표준오차
_2.6신뢰구간
_2.7가설검정
_2.8p값
_2.9검정력
_2.10표본크기계산
_2.11요약

3장그래프인과모델
_3.1인과관계에대해생각해보기
_3.2그래프모델집중훈련
_3.3식별재해석
_3.4조건부독립성가정과보정공식
_3.5양수성가정
_3.6구체적인식별예제
_3.7교란편향
_3.8선택편향
_3.9요약

[PART2편향보정]

4장유용한선형회귀
_4.1선형회귀의필요성
_4.2회귀분석이론
_4.3프리슈-워-로벨정리와직교화
_4.4결과모델로서의회귀분석
_4.5양수성과외삽
_4.6선형회귀에서의비선형성
_4.7더미변수를활용한회귀분석
_4.8누락변수편향
_4.9중립통제변수
_4.10요약

5장성향점수
_5.1관리자교육의효과
_5.2회귀분석과보정
_5.3성향점수
_5.4디자인vs.모델기반식별
_5.5이중강건추정
_5.6연속형처치에서의일반화성향점수
_5.7요약

[PART3이질적효과와개인화]

6장이질적처치효과
_6.1ATE에서CATE로
_6.2예측이답이아닌이유
_6.3회귀분석으로CATE구하기
_6.4CATE예측평가하기
_6.5모델분위수에따른효과
_6.6누적효과곡선
_6.7누적이득곡선
_6.8목표변환
_6.9예측모델이효과정렬에좋을때
_6.10의사결정을위한CATE
_6.11요약

7장메타러너
_7.1이산형처치메타러너
_7.2연속형처치메타러너
_7.3요약

[PART4패널데이터]

8장이중차분법
_8.1패널데이터
_8.2표준이중차분법
_8.3식별가정
_8.4시간에따른효과변동
_8.5이중차분법과공변량
_8.6이중강건이중차분법
_8.7처치의시차도입
_8.8요약

9장통제집단합성법
_9.1온라인마케팅데이터셋
_9.2행렬표현
_9.3통제집단합성법과수평회귀분석
_9.4표준통제집단합성법
_9.5통제집단합성법과공변량
_9.6통제집단합성법과편향제거
_9.7추론
_9.8합성이중차분법
_9.9요약

[PART5대안적실험설계]

10장지역실험과스위치백실험
_10.1지역실험
_10.2통제집단합성법설계
_10.3스위치백실험
_10.4요약

11장불응과도구변수
_11.1불응
_11.2잠재적결과확장
_11.3도구변수식별가정
_11.41단계
_11.52단계
_11.62단계최소제곱법
_11.7표준오차
_11.8통제변수와도구변수추가
_11.9불연속설계
_11.10요약

12장더배울내용
_12.1인과관계발견
_12.2순차적의사결정
_12.3인과적강화학습
_12.4인과예측
_12.5도메인적응
_12.6요약

에필로그실무에인과추론적용하기
찾아보기

출판사 서평

파이썬으로익히는인과추론:
비즈니스원리를파악하고성공적인전략수립하기

“우리는일상생활에서무의식중에수많은인과추론을하며살아갑니다.그만큼인과추론은우리의사고방식과밀접하지만,그렇기때문에오히려인과추론의중요성과어려움을간과하기쉽습니다.하지만데이터분석이우리의추론과의사결정을대신하기시작하면서,현상에대한인과관계는빅데이터의홍수속에파묻혀점점더모호해지고있습니다.데이터에서원인과결과를추론하는것은생각보다훨씬더어려운일입니다.그렇다고불가능한일도아닙니다.

지난수년간인과추론에대한관심은나날이높아졌고,학계뿐아니라현업개발자및데이터분석가사이에서도인과추론의필요성이대두되면서빅데이터구축및(예측을주목적으로하는)AI/ML모델개발일변도였던데이터과학트렌드에변화의바람이불고있습니다.한국어학습자료가많지않은현상황에서,이책은인과추론에입문하고자하는분들에게가뭄에단비같은자료가될것입니다.

이책은통계와머신러닝에관한수학과이론에치우치지않으면서인과추론의핵심개념을이해하기쉽게설명하며,최신연구결과들까지도충실히담고있습니다.또한파이썬실습을통해실무적이고실전적인학습을균형있게다루는만큼,곁에두고필요할때찾아볼수있는지침서이자참고서로서도손색이없습니다.인과추론에입문하는연구자들과현업데이터분석가여러분께이책을강력하게권합니다.”
서문‘감수자의말’중에서

주요내용
인과추론의기본개념과활용법익히기
인과추론과편향의관계이해하기
인과추론으로비즈니스문제해결하기
인과추론으로고객을시간에따라관찰하기
인과효과가실험대상마다다를수있는이유학습하기