Sind Sie bereit, Ihre Datenanalyse von Korrelation zu Kausalität zu weiterentwickeln?

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Datenanalysten dabei zu unterstützen, in geschäftlichen Kontexten fundierte kausale Schlussfolgerungen zu ziehen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, echte kausale Effekte von Scheinkorrelationen zu unterscheiden, kausale Annahmen statistisch fundiert zu validieren und verlässliche kausale Erkenntnisse zu gewinnen, die strategische Entscheidungen vorantreiben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Propensity-Score-Matching zur Schätzung von Behandlungseffekten anzuwenden - Kausalannahmen zu bewerten und Verstöße in Geschäftsexperimenten zu erkennen - PC-Algorithmen anzuwenden, um kausale Zusammenhänge aus Marketingdaten aufzudecken - Die Robustheit durch Bootstrap-Resampling und Stabilitätsmetriken zu bewerten Dieser Kurs ist einzigartig, da er eine Brücke zwischen der akademischen Theorie der kausalen Inferenz und praktischen Geschäftsanwendungen unter Verwendung realer Marketing- und experimenteller Datensätze schlägt. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Vorkenntnisse in der Python-Programmierung und Statistik sowie Erfahrung mit pandas/stats-Modellen verfügen.