Fast-Causal-Inference是腾讯 微信研发,采用SQL交互的,基于分布式向量化的统计分析、因果推断计算库。解决已有统计模型库(R/Python)在大数据下的性能瓶颈, 提供百亿级数据秒级执行的Causal inference能力。同时通过SQL语言降低统计模型使用门槛,易用于生产环境中。
项目主要优势
1、提供海量数据秒级执行的Causal inference能力 基于向量化OLAP执行引擎ClickHouse/StarRocks,速度上更益于极致化用户体验
2、极简的SQL使用方式 SQLGateway WebServer通过SQL语言降低统计模型使用门槛,并在上层提供极简的SQL使用方式,透明做引擎相关的SQL展开和优化
3、提供基础算子、高阶算子的因果推断能力, 及上层的应用封装 支持 ttest, OLS, Lasso, Tree-based model, matching, bootstrap, DML等
首个版本已经支持如下feature
基础因果推断工具 1、基于deltamethod的ttest,支持CUPED 2、OLS,亿行数据,亚秒级
进阶因果推断工具 1、以OLS为基础的 IV,WLS,以及其他GLS,DID,合成控制,CUPED,mediation正在孵化 2、uplift:千万数据分钟级别运算 3、bootstrap/permutation等数据模拟框架,解决没有显示解的方差估计问题
项目应用
已经支持了微信视频号、微信搜一搜等微信内部多个业务
项目开源地址
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