つくりながら学ぶ！ Pythonによる因果分析

小川雄太郎

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ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標（平均、標準偏差、相関）だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。
本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか？」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか？」など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。


本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。

プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1：因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: マイナビ出版
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2020年07月10日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 39MB

[ブクログ · ★★★★☆]

因果推論、因果探索を実践的に活用する方法がわかりやすく説明されている。個人的には因果探索に興味がったのだが、ペイジアンネットワークの説明はわかりやすくてよかった。統計的検定を繰り返して、スケルトンを作成してその後に因果の方向性を決めていくという流れはよく理解できてよかった。ただ、誤植が多いのと、文章が若干くどいので多少の読み難さはあった。改訂版に期待したい。

[ブクログ · ★★★★☆]

因果推論・因果探索について数式を見てもパッとしない人向けの，Pythonで簡単なモデルを作りながらイメージを定着させる本。実例とは遠いものの，その前段階として勉強する分には良い。

[ブクログ · ★★★★☆]

因果推論と因果探索の両面から、どのようなアプローチがあるのか、わかりやすくまとめられている。
因果分析とはどんなものなのか、その理解から始める際には、入門書としてよい教材かと思う。

実際に各種分析を実施する際には、本書から離れ、個別の書籍等をリファレンスに進めていくことになると思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

Pythonのコード付きで因果分析を解説してる数少ない本でとても良かったです。
後半難しい部分もありましたがコードが載ってる分何回か読み直して学び直す事が出来そうなのでその点も良さそうです。