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Das Buch, Economics for Data Scientists: Theory, Tools, and Applications (Theorie, Werkzeuge und Anwendungen) dient als umfassende Brücke zwischen der Strenge der Wirtschaftstheorie und der Leistungsfähigkeit von Datenwissenschaftstools. Es ist so aufgebaut, dass es Praktikern hilft, über die einfache Datenvorhersage (eine Stärke des maschinellen Lernens) hinaus zu echten kausalen Schlussfolgerungen zu gelangen und das "Warum" hinter wirtschaftlichen Phänomenen zu verstehen. Der Inhalt umfasst grundlegende ökonomische Konzepte wie Angebot und Nachfrage und die Nutzentheorie und geht dann zu angewandten Techniken über, die von der grundlegenden Regressionsanalyse (OLS) und dem Umgang mit komplexen Zeitreihendaten bis hin zu fortgeschrittenen ökonometrischen Methoden zum Nachweis von Kausalität und zur Behandlung von Endogenität reichen. Letztendlich gibt das Buch dem Leser ein vielseitiges Instrumentarium an die Hand, mit dem er diese gemischten Konzepte in realen Bereichen anwenden kann, einschließlich der Vorhersage der Verbrauchernachfrage, der Optimierung des Verhaltens von Unternehmen durch die Analyse von Lieferketten und der Vorhersage wichtiger makroökonomischer Indikatoren, wobei der Schwerpunkt auf ethischen Datenpraktiken und dem interpretativen Kontext wirtschaftlicher Entscheidungen liegt.