Das Buch, Economics for Data Scientists: Theory, Tools, and Applications (Theorie, Werkzeuge und Anwendungen) dient als umfassende Br cke zwischen der Strenge der Wirtschaftstheorie und der Leistungsf higkeit von Datenwissenschaftstools. Es ist so aufgebaut, dass es Praktikern hilft, ber die einfache Datenvorhersage (eine St rke des maschinellen Lernens) hinaus zu echten kausalen Schlussfolgerungen zu gelangen und das "Warum" hinter wirtschaftlichen Ph nomenen zu verstehen. Der Inhalt umfasst grundlegende konomische Konzepte wie Angebot und Nachfrage und die Nutzentheorie und geht dann zu angewandten Techniken ber, die von der grundlegenden Regressionsanalyse (OLS) und dem Umgang mit komplexen Zeitreihendaten bis hin zu fortgeschrittenen konometrischen Methoden zum Nachweis von Kausalit t und zur Behandlung von Endogenit t reichen. Letztendlich gibt das Buch dem Leser ein vielseitiges Instrumentarium an die Hand, mit dem er diese gemischten Konzepte in realen Bereichen anwenden kann, einschlie lich der Vorhersage der Verbrauchernachfrage, der Optimierung des Verhaltens von Unternehmen durch die Analyse von Lieferketten und der Vorhersage wichtiger makro konomischer Indikatoren, wobei der Schwerpunkt auf ethischen Datenpraktiken und dem interpretativen Kontext wirtschaftlicher Entscheidungen liegt.
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