腾讯开源数据组件 Fast-Causal-Inference，可用于分布式向量化统计分析及因果推算
IT之家 9 月 18 日消息，腾讯在其公众号“腾讯开源”中宣布，旗下开源分布式数据科学组件项目 Fast-Causal-Inference 目前已经在 GitHub 中公布。
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
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。
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。
IT之家同时得知，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
参考
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