因果推断是数据科学领域的一个重要方向，旨在发现变量间的因果关系，而不仅仅是相关性。本篇文章将从因果推断的理论基础出发，介绍因果关系的定义与建模方法，涵盖因果图（Causal Graph）、d-分离、反事实估计等核心概念。我们使用Python实现因果推断工具（如`DoWhy`库）进行简单的数据分析，探讨因果关系的检验与验证。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，本文将帮助读者深入理解因果推断的理论与应用，掌握其在实际问题中的实践方法。