データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 購入した。
知り合いがこれ良かったので友達に紹介しようと言っていたので購入した。
ビックデータがあるだけでは役に立たないのは、皆さんご存知だろうけど因果化関係を見つけるテクニックなど分析の方法を学べそうな気がして購入することにしました。
Amazonレビューはこんな感じ
この本は大変よくできた入門書ですが、それ以上に啓蒙書です。文系、理系問わず、ﾃﾞｰﾀがあると騙されやすい人は是非ご一読を。
今後、ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀをAIが解析した事例を沢山みることになると思いますが、ﾋﾞｯｸﾞﾞﾃﾞｰﾀから２つの独立事象が相関関係にあることがわかっても、この２つの事象に因果関係があるかどうかはわからない。では、どのような時に因果関係があるといえるのか、を実例と平易な理論で解説しています。特に第７章「ﾃﾞｰﾀ分析の不完全性や限界を知る」は飛ばさずに読みましょう。お勧めです。
本書は、データを分析して物事の因果関係を明らかにする手法について解説した本です。
まず、第1章では、因果関係を見極める困難さや留意点について記述。
第2章～第５章では、具体的な分析手法について解説しています。
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
そして、第6章では、政府や電力会社の協力を得ながらデータ分析を進めている筆者たちの活動を紹介。さらには、第7章では、上級編として、データ分析の不完全性や限界について、留意すべき点を記述しています。
最終章である第8章では、さらに学びたい人のために参考図書を紹介しています。
この本のすばらしいところは、数式を一切使わず、グラフや図を用いて直感で理解できるようにしていること。また、理論から書き始めるのではなく、各手法の具体的な事例をまず紹介したうえで、事例に沿って考え方を解説していますので、とてもよく理解できます。説明も懇切・ていねいで、「これ以上、わかりやすく解説するのは無理」とさえ感じてしまうほどです。ほんとうは難しいことを解説しているはずなのに、スラスラ読めてしまう本です。
本書を読むと、「データ分析によってこんなことがわかるのか」という驚きの連続です。また、「データ分析をする際には、こんな点に注意しなければならないのか」ということがよく理解できて、とてもためになります。
業務で役立つ新手法が学べるというよりは、「ABテストを実施する前に揃えるべき前提条件て何だっけ？」みたいな基本の復習がメインです。
ただ、非常に読みやすいので新人の課題図書にする分には良いと思います！
「久しぶりに面白い本を読んだ」という満足感を感じる本です。お薦めできる良書と思います。
内容紹介
サントリー学芸賞[政治・経済部門]、日経・図書文化賞受賞！
週刊ダイヤモンド「2017年ベスト経済書」2位！
ビッグデータ+人間の判断力
=真実が明らかに!
最先端のパワフルな手法を、数式を使わず、わかりやすく解説!
【内容紹介】
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
【著者紹介】
伊藤公一朗(いとうこういちろう)
シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。
一九八二年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、
カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(Ph.D.)。
スタンフォード大学経済政策研究所研究員、
ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、二〇一五年より現職。
専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。
全米経済研究所(NBER)研究員、経済産業研究所(RIETI)研究員を兼任、
シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、
データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う。
内容（「BOOK」データベースより）
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。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
伊藤/公一朗
シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。1982年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(Ph.D.)。スタンフォード大学経済政策研究所研究員、ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、2015年より現職。全米経済研究所(NBER)研究員、経済産業研究所(RIETI)研究員を兼務。専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
あわせて購入したのはこれ
多肉植物のとなりに寝かせようと思う。
コメントを残す