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Sun, 18 Aug 2024 21:01:13 +0000

シリーズ データ分析の力 因果関係に迫る思考法 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。なぜ因果関係に焦点を当てるかというと、因果関係を見極めることは、ビジネスや政策における様々な現場で非常に重要となるためです。また、この「因果関係の考え方」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。 SALE 8月26日(木) 14:59まで 50%ポイント還元中! 価格 858円 [参考価格] 紙書籍 858円 読める期間 無期限 電子書籍/PCゲームポイント 390pt獲得 クレジットカード決済ならさらに 8pt獲得 Windows Mac スマートフォン タブレット ブラウザで読める

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【10分で分かる】「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」因果関係の難しさと因果関係を導く方法!! - Youtube

ビッグデータの扱いは分析において注意すべき点は、ビッグデータが持つバイアスである。 (53 ページ) 概要 著者は、シカゴ大学でデータ分析の理論と応用について大学院生に講義をしている伊藤公一朗さん。 冒頭で、「新聞やテレビで主張されていることの多くは、 相関関係 を誤って解釈して 因果関係 のごとく示されているもの」(42 ページ)と指摘しているが、まさにそのことが気になって本書を購入した。 だが、物事を判断するには、相関関係より因果関係が必要になる場面がほとんどだ。そこで、因果関係を証明するためには、原因を適用する介入グループと、何もしない比較グループを用意する。伊藤さんは、この 2 つのグループ分けを行うには、 ランダム化比較試験 (Randomized Cintrolled Trial: RCT)が最適だという。 だが、現実社会では RCT を行うことが難しいケースが多いことから、RD デザイン法などの分析手法を用いる。さらに、データ分析の不完全性や限界を説明する。 (この項おわり)

書評: データ分析の力 - 因果関係に迫る思考法 (伊藤公一朗) 。ビッグデータ時代にこそ不可欠な分析力|#戦略の整理整頓

選評 政治・経済 2017年受賞 伊藤 公一朗 (いとう こういちろう) 『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』 (光文社) 1982年生まれ。 カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(農業資源経済学専攻)。Ph.

伊藤 公一朗『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』 受賞者一覧・選評 サントリー学芸賞 サントリー文化財団

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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 「BOOKデータベース」 より 関連文献: 1件中 1-1を表示 ページトップへ

一つの可能性が「パネル・データ分析」である。「パネル・データ分析」とは、観察対象を複数の期間において観察し、別のグループと比較することである。 ●パネル・データ分析の鉄則 ・介入が起こった時期の前後のデータが、介入グループと比較グループの両方について入手できるか確認する ・平行トレンドの仮定が成り立つか確認する 「平行トレンド」→もし介入が起こらなかった場合、介入グループの平均的結果と比較グループの平均的結果は平行に推移する。 ・平行トレンドの仮定が成り立つと断言できた場合、2つのグループの平均値の推移をグラフ化し、介入効果の平均値の測定を行う ●パネル・データ分析の強み 介入グループに属する全ての主体に対して介入効果の分析が可能であり、分析できる対象の範囲が狭いRDデザインや集積分析に比べて優れた点である。 ●パネル・データ分析の弱み 仮定が非常に難しい。X以外の要因が重なれば、たちまち平行推移が成り立たなくなってしまう。 また、複数機関のデータを介入グループと比較グループの両方について収集する必要がある。 6 実践編 どうすればデータ分析をビジネス戦略や政策形成に生かせるのだろうか? ①データ分析専門家との協力関係を築く データ分析とは、ただデータを取ってそれをエビデンスとして示せばいいというものではない。収集すべきデータは何なのかといった、「コンピュータにデータが上がって来る前の段階も含めたスキルや経験」が重要になる。そのため、データ分析の結果を利用する「現場の人間」とデータ分析官の協力が必要である。 ②データへのアクセスをひらく なるべく多くの団体・企業が、行政データ・経営データを利用できるような環境を整える。 7 データ分析の限界 ①データ自体に問題がある(数値が正しく記録されていない、大量の欠損値がある、サンプルが偏っている)ときは、優れた分析手法でも解決できない。 ②実験や自然実験で得られた分析結果が、分析で使われたサンプル以外にも適用できるかわからない→「外的妥当性」の問題。データの取得範囲に依存する。 ③データ分析者やデータ分析のパートナーの意に沿わない結果は世の中に出てきにくい。 ④介入グループに施した介入が比較グループにも「波及効果」を持つ可能性がある。 ⑤小規模の実験の結果と大規模な政策の結果がズレる場合がありうる。

書誌事項 データ分析の力: 因果関係に迫る思考法 伊藤公一朗著 (光文社新書, 878) 光文社, 2017.

1mg 0. 36mg ナイアシン 12. 84mg 3. 48mgNE ビタミンB6 0. 83mg 0. 35mg ビタミンB12 1. 66μg 0. 8μg 葉酸 44. 22μg 80μg パントテン酸 1. 07mg 1. 5mg ビオチン 3. 81μg 17μg ビタミンC 6. 64mg 33mg 【ミネラル】 (一食あたりの目安) ナトリウム 1386. 8mg ~1000mg カリウム 612. 39mg 833mg カルシウム 23. 22mg 221mg マグネシウム 71. 07mg 91. 8mg リン 333. 27mg 381mg 鉄 1. 9mg 3. 49mg 亜鉛 1. 9mg 3mg 銅 0. 28mg 0. 24mg マンガン 0. 93mg 1. 17mg ヨウ素 9626. 31μg 43. 8μg セレン 90. 51μg 8. 3μg クロム 0. 38μg 10μg モリブデン 75. 7μg 6. 7μg 【その他】 (一食あたりの目安) 食物繊維 総量 1. 14 g 5. 7g~ 食塩相当量 3. 56 g ~2. 5g 鉄火丼:346g(丼一杯)あたりの脂肪酸 【脂肪酸】 (一食あたりの目安) 脂肪酸 飽和 0. 52 g 3g~4. 7g 脂肪酸 一価不飽和 0. 45 g ~6. 2g 脂肪酸 多価不飽和 0. 48 g 3g~8. 3g 脂肪酸 総量 1. 49 g n-3系 多価不飽和 0. 17 g n-6系 多価不飽和 0. 35 g 18:1 オレイン酸 363. 92 mg 18:2 n-6 リノール酸 323. 68 mg 18:3 n-3 α-リノレン酸 14. 05 mg 18:4 n-3 オクタデカテトラエン酸 4. 84 mg 20:2 n-6 イコサジエン酸 1 mg 20:3 n-6 イコサトリエン酸 1. 21 mg 20:4 n-3 イコサテトラエン酸 3. 銀のさら 浦安店 - 南行徳/寿司 | 食べログ. 39 mg 20:4 n-6 アラキドン酸 13. 77 mg 20:5 n-3 イコサペンタエン酸 33. 6 mg 22:5 n-3 ドコサペンタエン酸 8. 82 mg 22:6 n-3 ドコサヘキサエン酸 96. 02 mg 鉄火丼:346g(丼一杯)あたりのアミノ酸 【アミノ酸】 (一食あたりの目安) イソロイシン 1213.

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