Data Science
Un marco de caja blanca para estimar el impacto experimental a largo plazo mediante métricas a corto plazo
Author
Venue
4.º Taller ACM KDD sobre optimización integral del recorrido del cliente
Abstract
Las decisiones experimentales suelen requerir no solo efectos del tratamiento a largo plazo, sino también una comprensión de los mecanismos causales subyacentes. Presentamos un marco de caja abierta que estima los efectos del tratamiento a largo plazo vinculando métricas clave a corto plazo con un objetivo a largo plazo y sus mecanismos impulsores. También introducimos métodos de validación que utilizan datos de pseudoexperimentos y datos de experimentos reales. Además, describimos las consideraciones relativas a la estimación y la implementación en una plataforma de experimentación.
