因果推断可以帮助您成为业务分析师的巨星
在业务背景下，领导往往对决策或事件对关键绩效指标的影响感兴趣。作为一名绩效分析师，我大部分时间都在回答以下变体问题：“{新闻、政府公告、特殊事件…}对国家X表现的影响是什么？”。直观上，如果我们知道如果新闻/公告/特殊事件从未发生过，会发生什么，我们可以回答这个问题。
这就是因果推断的本质，一些非常有才华的人正在努力为我们提供可用的因果推断框架。
Google的Causal Impact库就是其中之一。这个库是由Google开发的，用于帮助他们做出更好的营销预算决策，该库可以帮助我们量化任何事件或干预对感兴趣的时间序列的影响。听起来可能有些可怕，但实际上它非常直观。
作为业务分析师，我们应该在日常生活中充分利用这些工具；以下是您可以执行的5个简单步骤，以实施第一个因果推断分析。
第1步：安装和导入软件包
在本指南中，我们将使用Python。
我们将首先安装Google Causal Impact软件包。
>pip install tfcausalimpact您可以在github上找到有关该软件包的更多信息：https://github.com/WillianFuks/tfcausalimpact
要运行因果推断分析，您只需要4个软件包。
from causalimpact import CausalImpactimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt第2步：导入数据并定义前/后期
我们可以将因果影响框架视为时间序列问题。
在特定日期，我们观察到一个事件、新闻等，并跟踪此事件后我们感兴趣的测量与某个基线的变化。您可以将基线视为…