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数学
使用Python和因果推论提高决策的质量本书通过使用因果推论，为<不知道哪个政策有多大效果>的效果验证问题和在资料分析中频繁出现的<相关性强但因果关系不明>问题提供了解决方法。另外，从因果推论的基础开始，结合机器学习和时间系列分析，再到因果探索，通过学习因果推论，可以解决以因果推论为中心的广泛问题。这样，就可以大幅度提高资料利用的效果。一般来说，理论的解说会伴随着很多专业术语、冗长的说明和复杂的代码。本书消除了这种障碍，通过具体事例和丰富的图表通俗易懂地说明了理论。力求登载必要的最少的代码，使其达到实际应用的水平。这样，读者就可以缩小理论和实践之间的差距，最大限度地发挥因果推论的力量。一