Sõnastik

Põhjuslik järeldamine

Mis on Põhjuslik järeldamine?

Põhjuslik järeldamine (causal inference) hõlmab meetodeid, millega tuletatakse andmetest põhjus-tagajärg seoseid, mitte ei tuvastata pelgalt korrelatsioone. See vastab küsimustele nagu „Mis oleks juhtunud, kui me poleks seda meedet rakendanud?“. Vahendite hulka kuuluvad randomiseeritud katsed, näiteks A/B-testid, põhjuslikud graafid ja statistilised võtted vaatlusandmete jaoks. Näide: kontrollimine, kas allahindluskampaania suurendas tegelikult müüki või oleks see hooajalistel põhjustel nagunii kasvanud.

Teemad

  • Statistika
  • Põhjus ja tagajärg
  • Analüüs

Proovi KI.ordot

Agendid, töövood ja mallid ühes tööruumis – tasuta 24-tunnine demo.

Alusta demot
← Kõik terminid

Seotud terminid

Bayesi võrgud

Bayesi võrgud on graafilised mudelid, mis kujutavad muutujaid sõlmedena ja nende tõenäosuslikke sõltuvusi suunatud nooltena. Bayesi teoreemi abil näitavad nad, kuidas uued vaatlused muudavad teiste sündmuste tõenäosust. Üks näide on diagnostiline tugi: kõige tõenäolisema põhjuse hindamine täheldatud sümptomite põhjal. Nende tugevused on läbipaistvus ja võime käsitleda ebakindlaid või puudulikke andmeid.

  • Tõenäosus
  • Graafilised mudelid
  • +1

Ennustav analüütika

Ennustav analüütika kasutab ajaloolisi andmeid, statistikat ja masinõpet, et hinnata tõenäolisi tulevasi sündmusi. See vastab küsimustele, nagu: millised kliendid on lepingut lõpetamas? Kui palju varu läheb järgmisel kuul vaja? Millal masin tõenäoliselt rikki läheb? Tulemused on tõenäosused, mitte kindlused. Nende väärtus sõltub suuresti andmete kvaliteedist ja sellest, kas ennustused jõuavad tegelikult otsustesse ja protsessidesse.

  • andmeanalüüs
  • prognoosimine
  • +1

Bias

TI valdkonnas tähendab kallutatus (bias) tulemuste süstemaatilist moonutust. Sageli tuleneb see tasakaalustamata või ajalooliselt kallutatud treeningandmetest, aga ka mudeli ülesehitusest või küsimuse sõnastusest. Tuntud näide: kandidaatide sõelumise tööriist, mis õpib varasematest värbamisotsustest, võib olemasolevat ebavõrdsust põlistada. Statistikas tähendab nihe (bias) ka hinnangu kõrvalekallet tegelikust väärtusest. Vastumeetmete hulka kuuluvad mitmekesised andmed, regulaarsed auditid ja inimeste tehtud otsused personaliküsimustes.

  • TI eetika
  • Fairness
  • +1

Uuriv andmeanalüüs (EDA)

Uuriv andmeanalüüs (exploratory data analysis, EDA) on andmestiku esimene vaba pilk: arvutatakse kokkuvõtlikke näitajaid, uuritakse jaotusi ja diagramme ning otsitakse mustreid, kõrvalekaldeid ja puuduvaid väärtusi – ilma kindla hüpoteesita. See aitab hinnata andmekvaliteeti ja leida mõistlikke küsimusi edasiseks analüüsiks või modelleerimiseks. Näide: enne müügiprognoosi selgub EDA abil, et üks kuu on süsteemi üleviimise tõttu poolikult kirjendatud.

  • Andmeanalüüs
  • Statistika
  • +1
Mall