Сарапшылар пікірі
Стратегиялық шешімдер себептік қорытындылау теориясын да, бизнес шындығын да түсінетін тәжірибешілерден сарапшылық басшылықты талап етеді. Біздің PhD экономистер, статистиктер және машиналық оқыту зерттеушілері тобы ставкалар жоғары және әдістеме маңызды күрделі деректер мәселелерін шешу үшін сіздің ұйымыңызбен тікелей жұмыс істейді.
Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.
Біз зерттеу дизайны, әдістемелік валидация және аналитика бастамалары үшін стратегия бойынша сарапшылық кеңес береміз. Сіздің мәселеңіз үшін A/B тестілеу, бақылау себептік қорытындылау немесе эксперименттік экономика дұрыс тәсіл екеніне сенімді болмаған кезде, біз сізге ымыраларды түсіндіреміз. Біз сіздің командаңыз орындаған талдауларды қарап, ықтимал біастар мен жасырын болжамдар туралы кеңес береміз. Біз стандартты үлгілерге сәйкес келмейтін мәселелер үшін арнайы эксперименттер жобалаймыз немесе тапсырыс бойынша себептік қорытындылау модельдерін құрамыз, мысалы, теңдестік әсерлерін бағалау, ұзақ мерзімді әсерлерді сандық анықтау немесе желі параметрлеріндегі таралуларды өлшеу.
Fortune 500 компаниялары стандартты командаларға берілмейтін статистикалық қатаңдықты талап ететін негізгі бастамаларды іске қосқанда бізбен кеңеседі. Стартаптар масштабтаудан бұрын қымбат аналитикалық қателерден аулақ болу үшін біздің сараптамамызды пайдаланады. Зерттеу ұйымдары жетекші академиялық конференцияларда жарияланған заманауи себептік қорытындылау әдістері туралы біліміміздің пайдасын көреді. Біз компанияларды статистикалық әдістердің сенімділігі мақұлдау мен жауапкершілікке тікелей әсер ететін реттеу сын-тегеуріндері, FDA ұсыныстары және аудиттер арқылы бағыттадық.
Жұмыс орындаулар әдетте сіздің уақыт кестесі мен шешім нүктелері төңірегінде құрылымдалған 10-20 сағат сарапшы уақытын қамтиды, әлемдік деңгейдегі сараптаманы тұрақты штат талап етпей қолжетімді етеді.
Біздіңәдістемеміз
Деректер синтезі
Біз сіздің бар деректер көздеріңізді кешенді аналитикалық негіз құру үшін интеграциялаймыз.
Себептік талдау
Шынайы себеп-салдар қатынастарын анықтау үшін Double Machine Learning пайдалану.
Стратегиялық модельдеу
Шешімдеріңіздің әсерін болжау үшін әртүрлі сценарийлерді модельдеу.
Операциялық масштаб
Сіздің бар жүйелеріңізбен интеграцияланатын өндіріске дайын модельдерді орналастыру.
Бастауға дайынсыз ба?
Біздің команда озық зерттеулерді практикалық іске асырумен біріктіреді.
Бізбен байланысыңызCausal AI оқытуы
Біздің сарапшы басқаратын курстармен DoubleML фреймворкін меңгеріңіз.
DoubleML ашық бастапқы коды
GitHub-тағы Python және R пакеттерімізді зерттеңіз.
“Шеберлік – бұл не болатынын болжаудан неге солай болуы керектігін түсінуге өту.”
Сала көшбасшылары сенеді
