Terminų žodynas

Priežastinis išvedimas (causal inference)

Kas yra Priežastinis išvedimas (causal inference)?

Priežastinis išvedimas apima metodus, skirtus iš duomenų išvesti priežasties ir pasekmės ryšius, o ne vien nustatyti koreliacijas. Jis atsako į tokius klausimus kaip „Kas būtų nutikę, jei nebūtume ėmęsi šios priemonės?“. Priemonės: atsitiktinių imčių eksperimentai, pavyzdžiui, A/B testai, priežastiniai grafai ir statistiniai metodai stebimiesiems duomenims. Pavyzdys: tikrinimas, ar nuolaidų kampanija iš tikrųjų padidino pardavimus, ar jie būtų išaugę ir taip dėl sezoninių priežasčių.

Temos

  • Statistika
  • priežastis ir pasekmė
  • Analizė

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją
← Visi terminai

Susiję terminai

Bajeso tinklai

Bajeso tinklai – grafiniai modeliai, kurie kintamuosius vaizduoja kaip mazgus, o jų tikimybines priklausomybes – kaip kryptines rodykles. Naudodami Bajeso teoremą jie parodo, kaip nauji stebėjimai keičia kitų įvykių tikimybę. Vienas pavyzdžių – diagnostikos pagalba: pagal pastebėtus simptomus įvertinama labiausiai tikėtina priežastis. Jų stiprybės – skaidrumas ir gebėjimas dirbti su neapibrėžtais ar neišsamiais duomenimis.

  • Tikimybė
  • Grafiniai modeliai
  • +1

Prognozinė analitika

Prognozinė analitika naudoja istorinius duomenis, statistiką ir mašininį mokymąsi, kad įvertintų tikėtinus būsimus įvykius. Ji atsako į tokius klausimus: kurie klientai ketina nutraukti sutartį? Kiek atsargų reikės kitą mėnesį? Kada tikėtina mašinos gedimas? Rezultatai yra tikimybės, o ne tikrumas. Jų vertė labai priklauso nuo duomenų kokybės ir nuo to, ar prognozės iš tikrųjų panaudojamos sprendimams ir procesams.

  • duomenų analizė
  • prognozavimas
  • +1

Bias

DI srityje šališkumas reiškia sistemingą rezultatų iškraipymą. Jis dažnai kyla dėl nesubalansuotų ar istoriškai iškreiptų mokymo duomenų, bet taip pat dėl modelio sandaros ar klausimo formulavimo. Gerai žinomas pavyzdys: kandidatų atrankos įrankis, besimokantis iš ankstesnių įdarbinimo sprendimų, gali įtvirtinti esamą diskriminaciją. Statistikoje šališkumas taip pat reiškia įverčio nuokrypį nuo tikrosios reikšmės. Atsakomosios priemonės – įvairūs duomenys, reguliarūs auditai ir žmonių priimami sprendimai personalo klausimais.

  • DI etika
  • Fairness
  • +1

Tiriamoji duomenų analizė (EDA)

Tiriamoji duomenų analizė (angl. exploratory data analysis, EDA) – tai pirmoji, atvira duomenų rinkinio apžvalga: skaičiuojate suvestinius rodiklius, nagrinėjate skirstinius ir diagramas, ieškote dėsningumų, nuokrypių ir trūkstamų reikšmių – dar neturėdami tvirtos hipotezės. Ji padeda įvertinti duomenų kokybę ir rasti prasmingų klausimų tolesnei analizei ar modeliavimui. Pavyzdys: prieš pardavimų prognozę EDA atskleidžia, kad vienas mėnuo dėl sistemos migracijos buvo užfiksuotas nepilnai.

  • Duomenų analizė
  • Statistika
  • +1
Šablonas