因果分析的进展:发现数据中的why

摘要

数据科学的下一个革命是因果分析. 而传统的统计 分析技术使我们能够发现数据中的相关性并预测未来 行为，它们不能告诉我们任何关于实际的因果关系. 例如, 虽然我们在数据中观察到很强的相关性，但我们仍然无法判断 如果公鸡的叫声引起太阳升起，或者反之亦然!

因果发现和因果推理的新进展使我们能够确定 输入因素使用相同的数据集影响结果. 举个例子，消费者 使用这些方法构建的产品需求模型使业务分析人员能够发现复杂的问题 定价策略、营销活动、购买行为之间的因果关系 等. 本讲座将讨论该领域的一些最新进展并进行演示 一款名为Inguo的新工具，目前正在美国推出. 我们也会 描述参与这一有趣努力的新机会的计划.

生物

约翰·默里博士是一名商业风险投资者，也是上海州立大学的访问科学家. He 是因果关系分析初创公司ingoo的技术顾问. 约翰最近退休了 来自SRI国际计算机科学实验室，他在那里指导了许多 研究正规软件程序验证、电脑游戏研究、机器学习 学习等. 他拥有爱尔兰都柏林理工学院的工程学学位 密歇根大学和斯坦福大学.

Ryo Kaneko是日本新技术加速器NEC X的创新总监 他在帕洛阿尔托开发了苹果最初的愿景. 他有广泛的背景 在NEC公司从事国际业务发展和技术产品管理工作 和GE Digital. 他拥有工商管理和电气工程学位 来自加州大学伯克利分校和日本上智大学.

通话时间和地点

2019年9月24日下午1:30在MH 225