Causal Inference ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Er beschreibt Methoden, mit denen Zusammenh\u00e4nge zwischen Ursache und Wirkung erkannt werden. Anders als bei einfachen Datenanalysen, die nur Korrelationen finden, geht es bei Causal Inference darum, herauszufinden, ob etwas wirklich eine andere Sache beeinflusst.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein Online-Shop bemerkt, dass Kunden, die ein Rabattangebot bekommen, h\u00e4ufiger einkaufen. Dank Causal Inference kann herausgefunden werden, ob das Rabattangebot tats\u00e4chlich mehr Verk\u00e4ufe verursacht \u2013 oder ob es andere Gr\u00fcnde gibt, warum diese Kunden ohnehin kaufkr\u00e4ftiger sind. So werden fundierte Entscheidungen getroffen: Gibt es einen klaren Zusammenhang, lohnt es sich, gezielt mit Rabatten zu arbeiten.<\/p>\n
Causal Inference macht aus Daten echtes Wissen, indem nicht nur Hinweise, sondern echte Ursachen gefunden werden. Unternehmen k\u00f6nnen auf diese Weise ihre Prozesse optimieren, Marketingma\u00dfnahmen effektiver machen oder den Erfolg von neuen Produkten besser einsch\u00e4tzen. Gerade in einer datengetriebenen Welt liefert Causal Inference einen wertvollen Vorteil, um nicht nur zu handeln, sondern gezielt die richtigen Ma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"