論文の概要: OpportunityFinder: A Framework for Automated Causal Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13103v1
- Date: Fri, 22 Sep 2023 17:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 22:14:34.993206
- Title: OpportunityFinder: A Framework for Automated Causal Inference
- Title（参考訳）: OpportunityFinder: 自動因果推論のためのフレームワーク
- Authors: Huy Nguyen, Prince Grover, Devashish Khatwani
- Abstract要約: 非エキスパートユーザのためのパネルデータを用いた様々な因果推論研究を行うためのコードレスフレームワークであるOpportunityFinderを紹介する。
次にパイプラインが起動され、データを検査/処理し、因果研究を実行するのに適したアルゴリズムを選択する。
選択された結果に対する治療の因果的影響を、感度と堅牢性の結果と共に返します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726009758066046
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce OpportunityFinder, a code-less framework for performing a
variety of causal inference studies with panel data for non-expert users. In
its current state, OpportunityFinder only requires users to provide raw
observational data and a configuration file. A pipeline is then triggered that
inspects/processes data, chooses the suitable algorithm(s) to execute the
causal study. It returns the causal impact of the treatment on the configured
outcome, together with sensitivity and robustness results. Causal inference is
widely studied and used to estimate the downstream impact of individual's
interactions with products and features. It is common that these causal studies
are performed by scientists and/or economists periodically. Business
stakeholders are often bottle-necked on scientist or economist bandwidth to
conduct causal studies. We offer OpportunityFinder as a solution for commonly
performed causal studies with four key features: (1) easy to use for both
Business Analysts and Scientists, (2) abstraction of multiple algorithms under
a single I/O interface, (3) support for causal impact analysis under binary
treatment with panel data and (4) dynamic selection of algorithm based on scale
of data.
- Abstract（参考訳）: 非エキスパートユーザのためのパネルデータを用いた様々な因果推論研究を行うためのコードレスフレームワークであるOpportunityFinderを紹介する。
現在の状態では、OpportunityFinderは、ユーザが生の観測データと設定ファイルを提供するだけでよい。
次にパイプラインが起動され、データを検査・処理し、適切なアルゴリズムを選択して因果研究を実行する。
選択された結果に対する治療の因果的影響を、感度と堅牢性の結果と共に返す。
因果推論は広く研究され、製品や特徴との相互作用が下流に与える影響を推定するために使われる。
これらの因果研究は科学者や経済学者が定期的に行うことが一般的である。
ビジネスの利害関係者はしばしば因果研究を行うために科学者や経済学者の帯域幅にボトルネックされる。
我々は,(1)ビジネスアナリストと科学者の両方で簡単に利用できること,(2)単一I/Oインタフェース下での複数のアルゴリズムの抽象化,(3)パネルデータによるバイナリ処理による因果的影響解析のサポート,(4)データのスケールに基づくアルゴリズムの動的選択の4つの主要な特徴を持つ因果的研究のためのソリューションとして,OpportunityFinderを提供する。
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