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伊藤公一朗

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データ分析の力因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 新書 – 2017/4/18

伊藤公一朗 (著)

605

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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。

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本の長さ

284ページ
言語

日本語
出版社

光文社
発売日

2017/4/18
寸法

17.2 x 10.6 x 1.4 cm
ISBN-10

4334039863
ISBN-13

978-4334039868
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登録情報

出版社 ‏ : ‎ 光文社 (2017/4/18)
発売日 ‏ : ‎ 2017/4/18
言語 ‏ : ‎ 日本語
新書 ‏ : ‎ 284ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4334039863
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4334039868
寸法 ‏ : ‎ 17.2 x 10.6 x 1.4 cm

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アル

数学苦手な人にうってつけの入門書

2022年11月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書は因果推論の手法を数式等使わず、グラフなどのビジュアルや実事例を交えながら分かりやすく紹介しています。
本書の冒頭に構成と各章の最後に要約が書いているので、ざっくり知りたい人は上記2箇所を読むだけで大体わかります。
また、深く知りたい人向けに難易度別におすすめ本も紹介されているので、次の勉強にも取り組みやすく、入門書として非常にいい書物だと思います。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

タイプ

良書　数式がない解説は秀逸

2023年12月24日に日本でレビュー済み

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初心者向け

役に立った

匿名

数式ゴテゴテで書いてなく概要理解にうってつけ

2022年3月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

数式がゴリゴリ書いてある専門書感が強いと私はウッと拒否反応を示してしまうのですが、この本はそれをなるべくしないで書いていて非常に理解しやすかったです。

役に立った

20kazuking

深い理解を望んでいる人にとっては物足りない

2019年6月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

うーん、思ってたより当たり前のことしか書いてなく、新たに得られる知識はほとんど無かったです。入門の入門くらいな気がします。情報処理試験で例えるなら、ITパスポートのようなレベルな気がします（もっと深い理解を望んでいる人にとっては物足りませんよ、という意味で…。例えが下手orz...）。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

パンダくん

因果関係を示すのは大変

2021年8月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書を手に取った背景:
最近業務でデータ分析する機会が多くなり、分析のスキル面は上がってきたものの、データ分析の根底である「因果関係の推定」について学びたいと思っていた。散布図などで、変数XとYが相関していることを示しても、「因果関係」を推定するのは非常に難しいと感じていた。(ほかの変数も変化していたり、偏ったデータであったりするため)
感想:
本書を読んで、業務で抱えていた「因果関係」に関するもやもやをスッキリできた。実際に行われた政策等の介入効果に関する具体例も豊富だった。実際の政策局面だと、考えうる説明変数の数が多すぎるので、ランダム化比較試験は非常に強力な手法であると思った。コロナワクチンの効果とかも、RCTによって検証されているのか興味を持った。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

よむよむ

難しいことをわかりやすく説明してくれてます。

2023年9月19日に日本でレビュー済み

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小難しいと感じるテーマかもしれませんが、読みやすかったです。
数字アレルギーみたいな人でも読めます。

仕事をする上で必要と思われる思考法が提示されているので、著者も言われてますが、超入門書として軽い気持ちで読んでみることをおすすめします。

違う世界が広がるかも？

2021年10月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

因果推論の入門書としては絶対にお勧めする本だ。素晴らしい。因果推論の非常にコンセプシャルな部分を最初に解説し、徹底した具体例と各手法の強み・弱み・仮定が記載されている点が最も良いところである。今後仕事で使おうと思った時に、どういった前提で使える手法なのか？どんなデメリットがあるのか？など理解できていないと実務で使えるようにはならない。
ここまで丁寧に解説してある本は珍しく、感動してしまった。ついレビューを書きたくなる本だ。ぜひ初学者の方、本書を読むことをお勧めする。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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さいとお@宇都宮

いい本だけど、機械が勝手に因果関係を抽出して効果を計算してくれるなんて思わないでね

2021年2月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

コンセプトをつかむための入門です。
AIだの機械学習だのに「機械が相関関係と因果関係をいい感じに判別して因果関係だけを抽出してくれる」なんて
都合のいいことを期待している人は、読まないほうがいいです。いや、読んで無駄な希望をなくしてください。

本書は実験じゃないデータ（ふつうは因果関係を抽出できない）から因果関係を引っ張り出すための方法論を極力わかりやすく説明している入門書です。
内容が面白そうだと思った人は、ぜひ統計的因果推論の本を読んでみてください。
個人的には森田果先生の『実証分析入門』のほうが好みですが、時代の違いもあるでしょう。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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