Causal Inference für ML-Praktiker: Ursache und Wirkung belastbar schätzen

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Von der Scheinkorrelation zur begründeten Effektschätzung mit DAGs, Matching, IV und DiD

Das nehmen Sie mit

• Ein geschärfter Blick dafür, wann eine Prognose genügt und wann eine Ursache-Wirkungs-Frage vorliegt
• Routine darin, Annahmen als DAG aufzuschreiben und Adjustierungsvariablen per Backdoor-Kriterium zu wählen
• Überblick über Experiment, Matching, IV, DiD und Uplift Modeling samt deren Voraussetzungen
• Ein Plan, um kausale Befunde mit offen benannten Grenzen in Entscheidungen einzubringen

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Ausgangsfrage: Wann ein Zusammenhang noch keine Ursache belegt

   • Warum zwei gemeinsam steigende Kennzahlen noch keine Ursache-Wirkungs-Beziehung beweisen
   • Simpson-Paradoxon: ein Trend kehrt sich um, sobald Störvariablen wie Region oder Segment einfließen
   • Grenzen der Vorhersage: ein Churn-Modell erkennt Risikokunden, nennt aber keine wirksame Gegenmaßnahme
   • Vorführung: Ein scheinbar eindeutiger Zusammenhang in Beispieldaten zerfällt nach der Aufschlüsselung
   • Bestandsaufnahme: Bei welchen Fragen Ihres Teams eine Wirkungsaussage statt einer Prognose gebraucht wird
2. Teil 2

   Modul 2 – Kausale Modelle: Annahmen als Graph aufschreiben

   • Kausale Graphen (DAGs) lesen und zeichnen: Knoten, gerichtete Kanten, offene und blockierte Pfade
   • Confounding und Colliding unterscheiden und erkennen, wie beide einen geschätzten Effekt verzerren
   • Mit dem Backdoor-Kriterium festlegen, welche Variablen für die Adjustierung nötig sind und welche schaden
   • Übung: Ein kausales Diagramm zu einer Fragestellung aus der Analysepraxis entwerfen und Störpfade markieren
   • Fachliche Annahmen im Graphen offenlegen, damit Fachbereich und Analyseteam sie gemeinsam prüfen können
3. Teil 3

   Modul 3 – Schätzverfahren: Effekte aus Experiment und Beobachtung bestimmen

   • Randomisierte Experimente wie A/B-Tests als Goldstandard und Gründe, warum sie oft nicht machbar sind
   • Beobachtungsdaten auswerten mit Matching, Instrumentvariablen (IV) und Difference-in-Differences (DiD)
   • Uplift Modeling: ermitteln, bei welchen Kundengruppen eine Maßnahme tatsächlich etwas verändert
   • Übung: Aus einem bereitgestellten Datensatz einen Effekt schätzen und dem naiven Gruppenvergleich gegenüberstellen
   • Einen gemessenen Effekt von zufälligen Schwankungen in den Daten abgrenzen
4. Teil 4

   Modul 4 – Anwendung: Wirkungsfragen in Business und Policy

   • Einsatzfelder in Business und Policy, etwa Rabattaktionen, Preisänderungen oder Förderprogramme
   • Fallstricke kennen und die Annahmen jedes Verfahrens vor der Interpretation gezielt überprüfen
   • Fallstudie: Die Wirkung einer Maßnahme von der Fragestellung über den DAG bis zur Effektschätzung bestimmen
   • Warum kausal begründete Befunde Entscheidungen tragfähiger machen als reine Korrelationen
5. Teil 5

   Modul 5 – Umsetzung: Werkzeuge, Kommunikation und eigener Fahrplan

   • Werkzeuge für Causal Inference im Überblick und wofür sie sich jeweils eignen
   • Kausale Ergebnisse für Management und Fachbereiche nachvollziehbar aufbereiten
   • Grenzen offen darlegen: unbeobachtete Störgrößen, unsichere Annahmen, begrenzte Übertragbarkeit
   • Vom Konzept in den Arbeitsalltag: ein erstes Analysevorhaben im Team auswählen
   • Persönlicher Fahrplan für die erste eigene kausale Analyse