騰訊發布開源資料元件 Fast-Causal-Inference，支持分散式向量化統計分析和因果推斷

騰訊在其公眾號「騰訊開源」上宣布，旗下的開源分散式資料科學元件專案Fast-Causal-Inference已經在GitHub上公開發布

▲ 圖來源「騰訊開源」公眾號

據悉，這是由騰訊微信研發，採用SQL 互動的，基於分散式向量化的統計分析、因果推斷計算庫，據稱「解決已有統計模型庫（R / Python) 在大數據下的效能瓶頸，提供百億級資料秒級執行的Causal inference 能力，同時透過SQL 語言降低統計模型使用門檻，易用於生產環境中，目前已在微信視訊號碼、微信搜一搜等微信內部多個業務進行了應用。」

#官方介紹：

提供海量資料秒級執行的Causal inference能力 

透過利用向量化OLAP執行引擎ClickHouse / StarRocks，可以進一步提升使用者體驗的速度，使其達到極致化程度

極簡的SQL 使用方式

SQLGateway WebServer 透過SQL 語言降低統計模型使用門檻，並在上層提供極簡的SQL 使用方式，透明做引擎相關的SQL 展開和最佳化。

提供基礎算子、高階算子的因果推論能力，及上層的應用封裝

支援ttest, OLS, Lasso, Tree-based model, matching, bootstrap, DML 等。

本站同時得知，官方表示，首個版本已經支援以下特性：

基礎因果推論工具

• 基於deltamethod 的ttest，支援CUPED
• OLS，億行數據，亞秒級

進階因果推斷工具

• #以OLS 為基礎的IV，WLS，以及其他GLS，DID，合成控制，CUPED，mediation 正在孵化
• uplift：千萬數據分鐘級別運算
• bootstrap / permutation 等數據模擬框架，解決沒有顯示解的變異數估計問題

為了保持原意不變，需要將內容改寫成中文。沒有必要出現原句

• 開源公告| 騰訊分散式資料科學元件
• Tencent / fast-causal-inference — GitHub

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