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騰訊開源Fast-Causal-Inference項目,為數(shù)據(jù)科學(xué)注入新力量

   時間:2023-09-18 10:37:36 來源:ITBEAR編輯:茹茹 發(fā)表評論無障礙通道

【ITBEAR科技資訊】9月18日消息,騰訊近日在其公眾號“騰訊開源”中宣布了一項重要消息,旗下的開源項目Fast-Causal-Inference正式登陸GitHub平臺。這一項目由騰訊微信團隊研發(fā),致力于解決數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中的性能瓶頸問題,為因果推斷和統(tǒng)計分析提供了全新的解決方案。

據(jù)悉,F(xiàn)ast-Causal-Inference是一款基于分布式向量化的統(tǒng)計分析和因果推斷計算庫,其最大特點之一是采用SQL交互方式,這使得用戶可以通過SQL語言更輕松地進行數(shù)據(jù)分析和因果推斷。與此同時,該項目還充分利用了向量化OLAP執(zhí)行引擎,如ClickHouse和StarRocks,以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的秒級執(zhí)行能力,為用戶提供了卓越的性能體驗。

官方表示,F(xiàn)ast-Causal-Inference的首個版本已經(jīng)支持多項重要特性。其中包括基礎(chǔ)因果推斷工具,例如基于deltamethod的ttest和CUPED。此外,該項目還提供了OLS工具,能夠處理億行數(shù)據(jù)并在亞秒級內(nèi)完成分析。在進階因果推斷工具方面,F(xiàn)ast-Causal-Inference支持IV、WLS等高級算法,同時還在孵化中加入了諸如GLS、DID、合成控制和mediation等功能。對于大規(guī)模數(shù)據(jù),這個項目還支持Uplift建模,并提供了Bootstrap和Permutation等數(shù)據(jù)模擬框架,解決了方差估計問題,提高了統(tǒng)計推斷的可靠性。

據(jù)ITBEAR科技資訊了解,F(xiàn)ast-Causal-Inference已經(jīng)在騰訊內(nèi)部的多個業(yè)務(wù)中進行了應(yīng)用,包括微信視頻號和微信搜一搜等。這標(biāo)志著這一開源項目在實際生產(chǎn)環(huán)境中得到了驗證,并且為數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師提供了一個強大的工具,幫助他們更有效地進行因果推斷和統(tǒng)計分析,尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時。騰訊的開源舉措將有望為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新和進步。

標(biāo)簽: 騰訊
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