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本書では、各種分析手法をただ網羅するだけでなく、データのばらつきやバイアスに関する基礎知識、データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学、，サンプリングの方法と理論、データハンドリングのノウハウ、各種分析の考え方、データの解釈における認知バイアスや数理モデリングのポイント、システム運用時に発生する問題など、非常に幅広い視点でデータ分析者が知っておかなければならない知識を整理し、平易に解説しています。
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Posted by ブクログ
特に例がわかりやすく、とても勉強になりました。
データ分析において、気を付けなければならない点が上手くまとまっていると感じました。
間違った解釈をしないための本です。
・選択バイアスの例
第二次世界大戦中、帰還した多数の爆撃機の損傷跡の分布について分析した。
米軍は、攻撃を多く受けた個所を補強すべきと結論付けた。
しかし、統計学者は損傷が少ない箇所を補強すべしと主張。
何故かというと、得られたデータは攻撃を受けても帰還できた機体に限定される。
撃墜された機体のデータは含まれない。
損傷がない箇所は、そこに攻撃を受けると致命的だということを示していると。
・マシュマロテストの真実
有名な実験で、4歳児に「机の上のマシュマロはあげる。私が15分後に戻ってくるまでに食べるのを我慢できたら、もう一つマシュマロをあげよう」と言い、15分我慢できるかを調査しました。
分析の結果、我慢できた子は、その後社会的に成功していることもわかりました。
この話には続きがあり、再度人数を増やして行った実験で、実はこどもの家庭の経済力と相関があることが判明。
裕福な家庭の子供にとってはマシュマロに大きな魅力を感じないというだけだったと。
Posted by ブクログ
データサイエンティスト、またデータを扱うことに関係するすべての人におすすめ。
内容はある程度数学（中学ー高校）がわかっている人向けではあるが、それを除けば本当に誰でも読める。というかその部分を飛ばしてでも、読み進めていくことさえ可能である。本書では、データを解析する前にまずそのデータの収集プロセスが正しいか、またバイアスを回避（認識）できているか に始まり、正しい解析手法、間違いやすい解析プロセスを初学者にもわかりやすいように教えてくれる。
因果関係があるかどうかを判断する基準＝Hill's criteria は有効なので論文を書くときとかにうまく引用して使いたい
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