本次分享题目为《如何在因果推断中更好地利用数据？》，主要介绍团队近期在因果上已发表论文的相关工作。本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。

YLearn因果学习开源工具包的出现解决了市场上缺失功能强大且完整的因果学习工具包这一“卡脖子”难题，加速将因果学习技术从“实验室”带入“产业应用”。

佛教中，信奉世界上一切事情皆有因果报应，虽然其内容违反自然科学，但是其思想号召世人多行善、少做恶，比起某些冷冰冰的法律条文来说要更有实际约束效果。所谓“罪恶从心生”，如果能从内心来抑制人们罪恶的意念

在数字化建设不断推进的今天，随着技术的不断发展，从统计学、机器学习、深度学习，再到因果学习以及最新的热门大模型方向，九章云极 DataCanvas 始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向，不断进行着面向决策和面向智能的探索。本文将分享大模型时代下的因果推断。

本文将分享序列数据的因果推断在仓储管理上的应用，包括解决问题上的思路和相关技术。因果分析是一种把握和挖掘数据背后原因和结果的技术，因为它有很好的模型可解释性，所以对于可视化以及复杂商业过程会有很大的帮助。

此例子是讲解利用因果图设计测试用例的一个小例子。以中国象棋中走马的测试用例设计为例学习因果图的使用方法。