数据智能的深水区:面向复杂决策的因果推断挖掘
Eugene Zhao 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
某知名互联网金融企业人工智能研究院博后研究员
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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


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