Sanasto

Kausaalipäättely

Mikä on Kausaalipäättely?

Kausaalipäättely kattaa menetelmät, joilla datasta johdetaan syy–seuraus-suhteita sen sijaan, että tunnistettaisiin pelkkiä korrelaatioita. Se vastaa kysymyksiin, kuten ”Mitä olisi tapahtunut, jos emme olisi tehneet tätä toimenpidettä?”. Työkaluja ovat satunnaistetut kokeet, kuten A/B-testit, kausaaligraafit ja havaintoaineistojen tilastolliset tekniikat. Esimerkki: tarkistetaan, lisäsikö alennuskampanja todella myyntiä vai olisiko myynti noussut joka tapauksessa kausiluonteisista syistä.

Aiheet

Tilastotiede
syy ja seuraus
Analyysi

Kokeile KI.ordoa

Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.

Aloita demo

← Kaikki termit

Liittyvät termit

Bayesilaiset verkot

Bayesilaiset verkot ovat graafisia malleja, jotka esittävät muuttujat solmuina ja niiden todennäköisyysriippuvuudet suunnattuina nuolina. Bayesin kaavan avulla ne näyttävät, miten uudet havainnot muuttavat muiden tapahtumien todennäköisyyttä. Esimerkki on diagnostinen tuki: todennäköisimmän syyn arvioiminen havaittujen oireiden perusteella. Niiden vahvuuksia ovat läpinäkyvyys ja kyky käsitellä epävarmaa tai puutteellista dataa.

Todennäköisyys
Graafiset mallit
+1

Ennakoiva analytiikka

Ennakoiva analytiikka käyttää historiadataa, tilastotiedettä ja koneoppimista todennäköisten tulevien tapahtumien arvioimiseen. Se vastaa kysymyksiin, kuten: mitkä asiakkaat ovat irtisanomassa sopimuksensa? Paljonko varastoa tarvitaan ensi kuussa? Milloin kone todennäköisesti rikkoutuu? Tulokset ovat todennäköisyyksiä, eivät varmuuksia. Niiden arvo riippuu paljon datan laadusta ja siitä, vaikuttavatko ennusteet todella päätöksiin ja prosesseihin.

data-analyysi
ennustaminen
+1

Bias

Tekoälyssä vinouma (bias) tarkoittaa tulosten järjestelmällistä vääristymää. Se johtuu usein epätasapainoisesta tai historiallisesti vinoutuneesta opetusdatasta, mutta myös mallin suunnittelusta tai kysymyksen muotoilusta. Tunnettu esimerkki: hakijoiden seulontatyökalu, joka oppii aiemmista rekrytointipäätöksistä, voi ylläpitää olemassa olevaa syrjintää. Tilastotieteessä harha tarkoittaa myös estimaatin poikkeamaa todellisesta arvosta. Vastatoimia ovat monipuolinen data, säännölliset auditoinnit ja ihmisten tekemät henkilöstöpäätökset.

Tekoälyetiikka
Fairness
+1

Eksploratiivinen data-analyysi (EDA)

Eksploratiivinen data-analyysi (EDA) on ensimmäinen, avoin katsaus aineistoon: lasketaan yhteenvetolukuja, tarkastellaan jakaumia ja kaavioita ja etsitään kuvioita, poikkeavia arvoja ja puuttuvia arvoja – ilman vielä kiinteää hypoteesia. Se auttaa arvioimaan datan laatua ja löytämään mielekkäitä kysymyksiä jatkoanalyysia tai mallinnusta varten. Esimerkki: ennen myyntiennustetta EDA paljastaa, että yksi kuukausi kirjattiin puutteellisesti järjestelmämigraation vuoksi.

Data-analyysi
Tilastotiede
+1

Malli