Formula and Model of Causal Inference
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
Model and Random Variability
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
Confounding and Bias of Causal Inference
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
Modification and Interaction of Causal Effect
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
Definition of Causal Effect
在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断（Causal Inference）这项复杂的科学任务。
Marketing Data Analysis Case 2
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
Marketing Data Analysis Case 1
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
Marketing Data Analysis – Marketing Data Sources
在本系列讲座中，我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》（THOMAS W. MILLER）一书为参考，带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验，学会更合理地使用这些代码和模型。
