データ分析の力 因果関係に迫る思考法

伊藤公一朗

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。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 光文社
• 掲載誌・レーベル: 光文社新書
• 電子版発売日: 2017年04月21日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 9MB

[ブクログ · ★★★★★]

　本書は、計量経済学を数式を用いずに分かりやすく記述がされた入門書である。
　自分は経済学に疎いため、社会に対するデータ分析手法を用いた効用等を調べる試みが計量経済学や公共経済学に帰着することを全く知らなかった。疑問点や興味が湧いた際に専門的なことを調べようと思う際は該当する学問分野を調べることが必要になるが、その筋道を示してくれることは大変ありがたい。
　数学の知識が本来必要になるであろう分野に、オバマ大統領の選挙HPの例を取り上げるなど、具体的で興味を抱きやすいトピックが選ばれているところに初学者への配慮を感じる。
　また、本書はグラフが多用されているが、ひとつのグラフに対して数ページを割いて読み方や読み取れる情報の解説があるため、アレルギーがある方にも比較的抵抗なく読み進めることができるだろう。
　データを扱う方だけでなく、データ分析を本格的に学ぶ向きのある方が概要を知るのに好適であると思われる。

[ブクログ · ★★★★★]

数式を一切使わないので非常に読みやすく、データ分析とはどういう概念なのかということが誰にでも体験できる。

[ブクログ · ★★★★★]

一線級の研究者によるデータ分析の手法がとても分かりやすく書かれた良書。

突き詰めると、比較できる状況をいかにして作り出せるかが大切ということだろうか。

本筋とは逸れるけど、「何らかの結果を出さなければらならいのは間違い。データ分析の結果、なんの結果も得られなかったということも、十分立派な研究成果」という記述が印象的でした。

[アナザースペースソング · ★★★★★]

因果関係は大事

第60回日経・経済図書文化賞、第39回サントリー学芸賞受賞。2017のベスト経済書かもしれない。データで因果関係を知るために必要なことが分かる

[ブクログ · ★★★★☆]

会社の推薦図書にあり、データ分析がマイブームであるため読んだ。

物事の因果関係を特定する際の実験に関して書かれた本。

事象Ａが起こった時にその事象の原因Ｂについて予想することはできても断定することは難しい。なぜなら、Ｂ以外の原因も考えられるためである。

例えば地球の平均気温が上がっているという事象に対して、二酸化炭素を大量に排出しているからだと予想することはできても、二酸化炭素以外の要素（その他の物質、地球の気温周期、太陽活動の周期）の可能性を排除できないため二酸化炭素が原因と断定することは難しい。

だが、本書だと特定の前提や環境、条件などを置くことにより限定的であるが「ＢによってＡが起こる」ことを検証する手法を紹介している。

面白かったが仕事に活きることはないと思われる
好奇心のみ満たしてくれた。

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析の中でも因果関係に焦点を当てた本書。はじめにデータから因果関係を導き出すことの難しさに触れた後、その因果関係を分析するための方法を紹介していく。紹介される方法は、ランダム化比較試験（RCT）、RDデザイン、集積分析、パネル・データ分析の4つである。
本書が最も特徴である点が、「数式を用いない」点である。著者はあとがきで「中高生からでも十分読み進められる入門書という側面を重視し」（伊藤、2017、p.271）たとしているが、まさにその通りであるように思う。数式を用いないため、完全に理解をするには至らないかもしれない。しかし、データの因果関係について、新たな視座を持つことができる良書である。

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析、すなわち、統計学の本であるが、数学的な説明を最小限にとどめた上で、統計学の基本的な考え方を説明しているもの。説明はとても分かりやすい。特に「因果関係」と「相関関係」を論じた「第1章　なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか」が面白かった。
■「因果関係」は、XとYが相互に関連しているだけの「相関関係」とは全く異なる
■しかし、ビジネスや政策評価、新聞やテレビなどの報道において「因果関係」と「相関関係」が混同されている場面は非常に多い
■ビジネスの場でも政策形成の場でも因果関係を見誤ると誤った判断につながり、大きな利益損失や税金の無駄遣いを招いてしまう

[ブクログ · ★★★★☆]

分かりやすい実例満載でとても読みやすかった。
因果関係って、あまり考えずに原因と結果を結び付けてしまう日常をすこし反省。

[ブクログ · ★★★★☆]

この本でも相関と因果をしっかり区別すべきことを強調した上で各データ分析手法を解説している。
RCT: ランダム化比較試験、自然実験(RDデザイン、集積分析、パネル・データ分析)
本書執筆にあたっては最近メディアへの露出も多い成田悠輔氏も携わっている模様。

[ブクログ · ★★★★☆]

データをどのように扱えば良いのか？結果だけを過大解釈してしまう弊害など、データを扱うにおいて重要な考え方が数式なしで書かれていて、非常にわかりやすかった。