#### 本期簡介
KO是一位在AIOT領域有著豐富經驗的數據團隊主管，本期訪問中，他將分享一項應用甚廣的研究方法「因果推論 (Causal Inference)」，並聊聊這系列方法的原理與應用場景。

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#### 關於主持人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創智能 / 數創實驗室創始人, Podcast播客主理人

美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士


#### 嘉賓
KO, CuboAI DS&BI Manager, ex-阿福管家 Data Team Lead

#### 相關連結
LINE社群入群連結 : https://bit.ly/3TU9K0I
數創實驗室官網 : https://datainnolab.ai
聯繫數創實驗室 : [email protected]

#### 內容大綱
00:35 開始聊聊因果推論
02:33 有些場景做不了A/B Test
04:17 實驗型跟觀察型研究的差別
07:08 利用Matching補足前後對比型研究的缺點 (pre/post analysis)
08:43 方法分享 : Propensity Score Matching
13:00 我們都在充滿噪音的世界求知求真
14:20 相關性不代表因果關係，怎麼辦?
16:21 因果推論的使用限制
17:37 做研究的人，必須不疑處有疑
19:32 借鑑實證醫學的證據等級
20:54 想學習因果推論，該怎麼開始?