When you know the cause of an event, you can affect its outcome. This accessible introduction to causal inference shows you how to determine causality and estimate effects using statistics and machine learning.

A/B tests or randomized controlled trials are expensive and often unfeasible in a business environment. Causal Inference for Data Science reveals the techniques and methodologies you can use to identify causes from data, even when no experiment or test has been performed.

In Causal Inference for Data Science you will learn how to:

• Model reality using causal graphs
• Estimate causal effects using statistical and machine learning techniques
• Determine when to use A/B tests, causal inference, and machine learning
• Explain and assess objectives, assumptions, risks, and limitations
• Determine if you have enough variables for your analysis

It’s possible to predict events without knowing what causes them. Understanding causality allows you both to make data-driven predictions and also intervene to affect the outcomes. Causal Inference for Data Science shows you how to build data science tools that can identify the root cause of trends and events. You’ll learn how to interpret historical data, understand customer behaviors, and empower management to apply optimal decisions.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF and ePub formats from Manning Publications.

About the technology

Why did you get a particular result? What would have lead to a different outcome? These are the essential questions of causal inference. This powerful methodology improves your decisions by connecting cause and effect—even when you can’t run experiments, A/B tests, or expensive controlled trials.

About the book

Causal Inference for Data Science introduces techniques to apply causal reasoning to ordinary business scenarios. And with this clearly-written, practical guide, you won’t need advanced statistics or high-level math to put causal inference into practice! By applying a simple approach based on Directed Acyclic Graphs (DAGs), you’ll learn to assess advertising performance, pick productive health treatments, deliver effective product pricing, and more.

What's inside

• When to use A/B tests, causal inference, and ML
• Assess objectives, assumptions, risks, and limitations
• Apply causal inference to real business data

About the reader

For data scientists, ML engineers, and statisticians.

About the author

Aleix Ruiz de Villa Robert is a data scientist with a PhD in mathematical analysis from the Universitat Aut�noma de Barcelona.

Table of Contents

Part 1
1 Introducing causality
2 First steps: Working with confounders
3 Applying causal inference
4 How machine learning and causal inference can help each other
Part 2
5 Finding comparable cases with propensity scores
6 Direct and indirect effects with linear models
7 Dealing with complex graphs
8 Advanced tools with the DoubleML library
Part 3
9 Instrumental variables
10 Potential outcomes framework
11 The effect of a time-related event
A The math behind the adjustment formula
B Solutions to exercises in chapter 2
C Technical lemma for the propensity scores
D Proof for doubly robust estimator
E Technical lemma for the alternative instrumental variable estimator
F Proof of the instrumental variable formula for imperfect compliance

�ber die Autorin bzw. den Autor

Aleix Ruiz de Villa is a freelance data science consultant with a PhD in mathematical analysis from the Universitat Autonoma de Barcelona. Aleix has worked in the journalism, retail, transportation and software development industries. He is the founder of the Barcelona Data Science & Machine Learning Meetup.

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Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN Building, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

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