在数字营销领域,"平均处理效应"的统计陷阱长期困扰着决策者。传统A/B测试往往忽视用户异质性,导致营销资源错配。Uber开源的CausalML框架通过融合双重差分、工具变量等因果推断技术,构建了面向真实商业场景的解决方案。本文将从技术实现、算法创新到工业部署三个维度,深度解析因果机器学习在营销策略优
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在数字营销领域,"平均处理效应"的统计陷阱长期困扰着决策者。传统A/B测试往往忽视用户异质性,导致营销资源错配。Uber开源的CausalML框架通过融合双重差分、工具变量等因果推断技术,构建了面向真实商业场景的解决方案。本文将从技术实现、算法创新到工业部署三个维度,深度解析因果机器学习在营销策略优