Tencent veröffentlicht die Open-Source-Datenkomponente Fast-Causal-Inference, um verteilte vektorisierte statistische Analysen und kausale Inferenz zu unterstützen

Tencent gab auf seinem öffentlichen Account „Tencent Open Source“ bekannt, dass sein Open-Source-Projekt Fast-Causal-Inference mit verteilten Datenwissenschaftskomponenten öffentlich auf GitHub veröffentlicht wurde

▲ Bildquelle „Tencent Open Source“ öffentlicher Account

It Es wird berichtet: Dies ist eine von Tencent WeChat entwickelte Bibliothek für statistische Analyse und Kausalinferenzberechnung, die SQL-Interaktion verwendet und auf verteilter Vektorisierung basiert. Sie soll „den Leistungsengpass bestehender statistischer Modellbibliotheken (R/Python) lösen“. Big Data bietet kausale Inferenzfunktionen, mit denen zig Milliarden Daten in Sekunden ausgeführt werden können, und senkt gleichzeitig den Schwellenwert für die Verwendung statistischer Modelle über die SQL-Sprache, wodurch die Verwendung in Produktionsumgebungen vereinfacht wird Mehrere interne WeChat-Unternehmen wie WeChat-Videokonto und WeChat-Suche Die Benutzererfahrung kann weiter verbessert werden, um das ultimative Niveau zu erreichen Ebene, die transparent die Engine-bezogene SQL-Erweiterung und -Optimierung durchführt.

Bietet kausale Inferenzfunktionen für Basisoperatoren, Operatoren höherer Ordnung und Anwendungskapselung der oberen Schicht.

Unterstützt ttest, OLS, Lasso, baumbasiertes Modell, Matching, Bootstrap, DML usw.

Diese Seite hat auch erfahren, dass der Beamte angegeben hat, dass die erste Version bereits die folgenden Funktionen unterstützt:

Grundlegendes Kausalinferenz-Tool

ttest basierend auf Deltamethod, unterstützt CUPED

OLS, Milliarden Datenzeilen, Sub-Sekunden-Ebene

Erweiterte kausale Inferenz-Tools

IV, WLS basierend auf OLS und andere GLS, DID, synthetische Kontrolle, CUPED, Mediation sind im Entstehen

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Open-Source-Ankündigung |

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