课程简介
数据智能领域正经历着一场深刻的范式迁移,即从以“预测”为核心的关联分析,向以“决策”为目标的因果推断演进。这一趋势的背后,是业界普遍面临的增长困境:在高维复杂的业务生态中,基于相关性的机器学习模型虽能精准预测,却无法为“如何有效干预”提供科学指导,导致企业在策略制定上仍依赖于高成本的A/B测试或模糊的经验归因。
我们认为,突破这一瓶颈的关键,在于构建对业务系统的结构性理解,从数据中发掘“变量-行为-结果”之间的因果链路。
为应对这一挑战,本次分享将从因果推断的视角出发,提出一套系统的“因果驱动数据智能的三步实践框架”。深入研讨摒弃传统的关联分析,演示识别定性的因果方向以构建业务因果图为起点;进而定位影响决策效果评估的关键混杂变量;最终帮助企业个性化决策的De-Confounding Uplift算法实践。为与会者揭开业务增长背后的因果谜题,让数据真正驱动科学决策。
课程收益
1、帮助学员了解一套将因果推断应用于复杂业务的、从理论到实践的端到端解决方案;
2、帮助学员掌握从高维数据中构建业务因果图、识别关键混杂变量的核心方法、并应用前沿Uplift模型进行个体因果效应(ITE)评估的技术,以支撑精准干预决策
受众人群
企业高管与战略部门、业务部门负责人、供应链负责人、数据分析师/数据科学家、AI/ML工程师,以及其他对数据驱动决策感兴趣的人员
课程周期
0.5天(3H)
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、相关性驱动的迷雾 | 1. 业务增长悖论 2. 关联的陷阱 3. 破局之道:因果驱动 |
二、因果推断实践现状与困局 | 1. 因果推断的基本目标:ATE和ITE 2. 面向RCT的因果推断实践 3. 面向观测数据的因果推断实践 4. 因果推断的实践困局 |
三、企业因果驱动策略:三步实践框架 | 1. 第一步:识别定性因果方向,明确业务逻辑 2. 第二步:定位面向核心业务抓手的关键混杂 3. 第三步:指导个性化干预的 De-Confounding Uplift 算法实践 4. 具体案例解析 |
四、总结与展望 | 1. 总结:因果驱动的业务优化 2. 展望:因果驱动的AI系统 |