CausalMatch v0.0.1 正式发布,字节跳动开源因果推理利器,助力科学决策分析
文章来源|字节跳动数据科学团队 开源项目地址|https://github.com/bytedance/CausalMatch CausalMatch 是字节跳动于 2024 年 7 月正式开源的一款基于 Python 的轻量化统计分析工具,主要涵盖了因果推断常用的统计分析方法——匹配(Matching)。它孵化于字节跳动内部,从上线至今支持多个业务线对非实验场景进行策略效果分析的需求。在经历了不断发展和完善的过程后,我们相信 CausalMatch 已经准备好在更多业务场景提供服务,并很高兴的宣布 0.0.1 版本正式发布。 01 背景 因果推断主要研究干预策略如何影响结果,被广泛应用于生物、医学、经济学等各个行业。常用于建立因果关系的方法以随机实验(或 AB 测试)为主,但在互联网行业应用场景中常受限于法务风险或实验可能带来负向营收,导致随机实验并不总是可行,因此需要辅助因果推断的统计方法测算策略效果。 在这种情况下,如何科学的估计策略效应成了数据分析或者数据科学团队的一个挑战。因此我们将日常业务中应用最广泛的因果效应估计方法 —— 匹配,进行了理论梳理,并开发了一套专注于匹配的轻...

