Fast-Causal-Inference是腾讯微信实验科学团队研发，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。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。
项目主要优势
1、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
2、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
3、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
首个版本已经支持如下feature
基础因果推断工具
1、基于deltamethod的ttest，支持CUPED
2、OLS，亿行数据，亚秒级
进阶因果推断工具
1、以OLS为基础的 IV，WLS，以及其他GLS，DID，合成控制，CUPED，mediation正在孵化
2、uplift：千万数据分钟级别运算
3、bootstrap/permutation等数据模拟框架，解决没有显示解的方差估计问题
项目应用
已经支持了微信视频号、微信搜一搜等微信内部多个业务
项目开源地址
github：https://github.com/Tencent/fast-causal-inference
