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ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う―。本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。
目次 :第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか;第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」―ランダム化比較試験(RCT);第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン;第4章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析;第5章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析;第6章 実践編:データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには?;第7章 上級編:データ分析の不完全性や限界を知る;第8章 さらに学びたい方のために:参考図書の紹介
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データ分析の力 因果関係に迫る思考法 はこんな本です。
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