Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
Geri Dönüş Analizi (Causal Uplift) Kullanım Zamanları
Geri dönüş analizi, A/B testine alternatif olarak belirli durumlarda tercih edilebilir. Şunlar için uygundur:- Farklı Etki Grupları: Belirli bir müdahalenin sadece seçili bir grup üzerinde etkili olduğunda kullanılır.
- Uygulama Sonrası Değerlendirme: Müdahale sonrası elde edilen sonuçların, doğal gelişimden ayrı olarak değerlendirilmesi gerektiğinde tercih edilir.
- Gelişmiş Veri Talebi: Büyük veri setlerine sahip olduğunuzda ve karmaşık etkileşimlerin analizini yapmak istediğinizde uygundur.
- Uzun Dönem Etkileri: Kısa dönemde değil, uzun dönemde etkilerin incelenmesi gerektiğinde geri dönüş analizi tercih edilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Görüntü işleme nasıl yapılır?
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Hadoop nedir?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Veri ön işleme adımlarının model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemler daha etkilidir
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri daha etkili sonuçlar sağlar
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme
