因果图模型构建与业务场景适配
📚 共计 30 章节
01
因果图模型概述
什么是因果图 · 因果推断与统计关联的区别 · 课程框架与学习路径
基础
导论
02
图论基础
有向图与无向图 · 路径与环 · DAG定义与性质
图论
DAG
03
概率图模型入门
贝叶斯网络 · 马尔可夫网络 · 条件独立性与图结构
概率图
表示
04
因果图的核心要素
节点·边·混淆因子·中介变量·碰撞变量
要素
结构
05
d-分离准则
d-分离定义 · 条件独立性判断 · 实际应用案例
准则
独立性
06
后门准则
后门路径定义 · 后门调整公式 · 调整变量集选择
后门
调整
07
前门准则
前门路径定义 · 前门调整公式 · 中介效应识别
前门
中介
08
Do-演算
Do-算子定义 · 干预与条件区别 · 三条规则
干预
演算
09
结构因果模型 (SCM)
SCM定义 · 结构方程与因果图 · 潜在结果与SCM
SCM
结构
10
潜在结果框架
鲁宾因果模型 · 个体处理效应 · 平均处理效应(ATE)
潜在结果
ATE
11
因果效应识别
可识别性定义 · 识别策略(后门/前门/工具变量) · 条件检验
识别
策略
12
工具变量法
工具变量条件 · 两阶段最小二乘法 · 局限性
IV
2SLS
13
断点回归设计
断点回归原理 · 精确断点与模糊断点 · RDD因果解释
RDD
断点
14
双重差分法
DID基本思想 · 平行趋势假设 · 多期DID扩展
DID
面板
15
倾向得分匹配
倾向得分估计 · 匹配方法(最近邻/卡钳) · PSM假设与局限
PSM
匹配
16
因果图与机器学习
因果特征选择 · 因果正则化 · 反事实预测
ML
反事实
17
因果发现算法
基于约束(PC) · 基于分数(GES) · 混合方法
发现
PC
18
时间序列因果图
格兰杰因果 · 时间滞后结构 · 动态因果模型
时序
格兰杰
19
业务场景适配
电商转化归因 · 金融信用风险 · 医疗效果评估
业务
场景
20
因果图在推荐系统中的应用
消除流行度偏差 · 反事实推荐 · 用户长期价值建模
推荐
偏差
21
因果图在广告归因中的应用
多渠道归因 · 广告增量效果 · 预算分配优化
广告
归因
22
因果图在运营策略中的应用
A/B测试因果视角 · 策略效果评估 · 异质性处理效应
运营
HTE
23
因果图在风控中的应用
反事实风控模型 · 因果特征工程 · 欺诈检测因果推理
风控
反事实
24
因果图在自然语言处理中的应用
文本因果抽取 · 反事实文本生成 · 偏见消除
NLP
反事实
25
因果图在计算机视觉中的应用
视觉因果推理 · 反事实图像生成 · 场景理解
CV
反事实
26
因果图模型评估
因果效应置信区间 · 敏感性分析 · 安慰剂检验
评估
稳健性
27
因果图软件工具
DoWhy库 · CausalNex · Tetra工具
工具
DoWhy
28
实战项目一:电商用户购买因果效应
基于DoWhy的电商用户购买因果效应分析
实战
DoWhy
29
实战项目二:金融违约风险因果图
基于CausalNex的金融违约风险因果图构建
实战
CausalNex
30
因果图前沿与未来
因果表示学习 · 因果强化学习 · 大模型与因果推理结合
前沿
大模型