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
- ROC eğrisi nedir?
- Random forest nasıl çalışır?
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Pandas kütüphanesi ne işe yarar?
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Aykırı değerler nasıl bulunur?
- Veri dönüştürme nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri ön işleme tekniklerinin model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi durumlarda hangi teknikler tercih edilmelidir?
- Underfitting nedir?
- Rekabetçi öğrenmede karesel kayıp yerine özel iş kaybını optimize etmek
- Dashboard nedir?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
