Suy luận nhân quả và thử nghiệm giả dược trong kinh doanh (ví dụ tham khảo với DoWhy)

“Tương quan không có nghĩa là nhân quả”. Vậy chúng ta hãy tính nhân quả.

qua Tomas Jancovic (Là AI Thomas)
Thứ Hai, 15 tháng 7 năm 2024

Bác sĩ sử dụng các kỹ thuật như suy luận nguyên nhân lâm sàng và giả dược để tìm hiểu xem thuốc có thực sự có tác dụng hay không.

Nhưng suy luận nhân quả, còn được gọi là học máy nhân quả hoặc AI nhân quả, ngày càng được các doanh nghiệp lớn như Microsoft, TripAdvisor và Uberđể giải quyết các vấn đề kinh doanh, vì nó giúp họ vượt ra ngoài mối tương quan đơn thuần.

Có lẽ bạn đã từng nghe điều này trước đây: “Tương quan không có nghĩa là nhân quả.”

Hệ số tương quan (r) là giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và cho biết hai hoặc nhiều biến CHỈ chuyển động cùng nhau.

Nhưng nếu tương quan là chưa đủ, vậy quan hệ nhân quả là gì và chúng ta có thể tính toán nó như thế nào?

Đó chính là lúc mô hình suy luận nhân quả phát huy tác dụng.

Lấy cảm hứng từ các nghiên cứu lâm sàng và y học, chúng ta có thể tìm ra điều gì thực sự ảnh hưởng đến các biến số kinh doanh của mình, như KPI và số liệu, bất kể chúng là gì…