內容簡介:🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！

・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？
・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？
・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？

✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。
✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。
✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。
✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。

🚩 最真實的國際讀者讚譽
「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」
「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」
「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」

🚩 來自專家的推薦
「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」
——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家

「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」
——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者

「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」
──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家


每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。

在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機器學習進行異質性效應估計。每一種方法都配有具體的產業應用範例，幫助您快速上手。

本書將幫助您：
．學習因果推論的基本概念
．將商業問題建構為因果推論問題
．了解偏差會如何干擾因果推論
．認識因果效應如何因人而異
．使用同一顧客在不同行為上的觀察進行因果推論
．在隨機化不可行的情況下，運用地理或切換實驗完成因果分析
．檢視不遵從性偏差和效應減弱

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