腾讯发布开源数据组件 Fast-Causal-Inference，支持分布式向量化统计分析和因果推断

腾讯在其公众号“腾讯开源”上宣布，旗下的开源分布式数据科学组件项目fast-causal-inference已经在github上公开发布

▲ 图源 “腾讯开源”公众号

据悉，这是由腾讯微信研发，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，据称“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，目前已在微信视频号、微信搜一搜等微信内部多个业务进行了应用。”

官方介绍：

提供海量数据秒级执行的 Causal inference 能力 

通过利用向量化OLAP执行引擎ClickHouse / StarRocks，可以进一步提升用户体验的速度，使其达到极致化水平

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。

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。

本站同时得知，官方表示，首个版本已经支持如下特性：

基础因果推断工具

• 基于 deltamethod 的 ttest，支持 CUPED
• OLS，亿行数据，亚秒级

进阶因果推断工具

• 以 OLS 为基础的 IV，WLS，以及其他 GLS，DID，合成控制，CUPED，mediation 正在孵化
• uplift：千万数据分钟级别运算
• bootstrap / permutation 等数据模拟框架，解决没有显示解的方差估计问题

为了保持原意不变，需要将内容改写成中文。没有必要出现原句

• 开源公告 | 腾讯分布式数据科学组件
• Tencent / fast-causal-inference — GitHub

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