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ビジネスで利用されるデータの多くは,その施策の意思決定を行う人物や組織の目的にそった活動の延長上で作られています。具体的には,DM送付などの広告施策であれば,担当者はユーザの反応率を上げるために,反応しやすいであろうユーザに対してのみDMを発送します。ここで発生したデータでDMの効果を計る場合,単純にDMを受け取っているか否かで結果を比較することは,DMの効果以外にも意図的にリストされたユーザの興味や関心を含んでしまうことになります。
データが生まれるプロセスに人の意思が関わる場合,単純な集計では判断ミスとなる可能性があります。わずかな計算の狂いでも後々のビジネスにおいて大きな影響を及ぼすことになるため,バイアスのない状態で効果検証できることが望まれるのです。
本書では「単純に比較すると間違った結論に導くデータ」から,より正しい結果を導くための分析手法と考え方を提供します。計量経済学における効果とは何か? を提示し,RCT(ランダム化比較試験)がいかに理想的な方法かを説明し,RCTができない場合でも因果推論を用いてRCTの再現が可能だということを説明していきます。
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Posted by ブクログ
実際のビジネスシーンに即しながら、できるだけ科学的に正しく、かつ、ビジネス的に意味のある効果測定を行う方法について、理論面、実装面の双方からわかりやすく述べられている。
この分野は初学者であったが、回帰、傾向スコア、DIDなど、各種手法についての基本的な理解は十分に得られたように思う。
あとは実践を繰り返して、より理解を深めていきたい。
この手の書籍では、理論の説明がしやすいような具体例が用いられることがあり、実際のビジネスシーンとの乖離を感じることがある。
一方本書では、いずれの具体例も、実際のビジネスシーンとの類似度が高いため、実務を想定しながら理解を深めることができた。
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ビジネス・実用
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