伊藤公一朗のレビュー一覧

  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    データサイエンスの入門書として読んだ。
    大学とか仕事とかで 本当に触れたことがない人には良書だと思う。もしくは、WEBとかで一定の知識がある人が頭の中を整理するため、とか。
    最後に、更に学習を進めるための参考図書をレベル別に紹介してくれてるのがありがたい。

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    2024年03月11日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    データ分析の基本を広く扱ってくれる。
    因果関係の正しい認識には技術や意識づけが一定必要だと思うが、この本はそれを分かりやすく伝えてくれる。実例もたくさん扱っているため頭に入ってきやすい。

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    2024年02月01日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    データ分析の入門書

    右も左も分からない私が興味深く読めた1冊です。
    因果関係のお話は特に面白いです。情報に溢れた世界で正しいものを見つけるひとつの指標になると思います。



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    2023年02月09日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    ネタバレ

    統計学を学ぶときに「相関関係はわかるが因果関係は分からない」ということを何度も言われる。これを解決するための手法の第一がRCTなわけだが、その他にも因果推論のための統計学に関する話題をよく見かける。

    本書はジュディア・パールの「因果推論の科学」があまりに難しかったので、少し予備知識をいれるために一読。なんでもかんでも数学的に因果推論できるわけでなく、やはりそれなりのデザインを組んでからデータ収集をしないと交絡因子を解消できないということか。

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    2023年01月02日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    データをベースにしてできることの引き出しを増やせたらと読んでみた1冊。予想と違って、事例より理論の話、それも「どうそのデータを得るか」の手法の話が多く、アンケート関連やデータの取り扱い関連の本でまずはじめに取り上げられる内容が論文形式に近い形で書かれていて「それは知ってます」という感じの1冊でした。どちらかというと、「こういうデータ2つからどう相関関係を見出すか」といった内容を期待していただけに、少しストライクゾーンから外れた印象があった。次行ってみようと思います。

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    2021年12月04日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    【感想】
    コロナウイルスが猛威を振るい、ワクチンの開発・治験が急ピッチで進められる中、「ランダム化比較試験」という単語をニュースで初めて聞いた人も多いのではないだろうか。
    わたしもその一人である。自分にとってデータ比較分析とは、治療薬を開発するステップの1つという認識でしかなく、自分の生活の近くに根差しているという認識は無かった。

    しかし、「データ分析」は今後誰でも使う/使わざるをえないスキルである、と本書は述べる。
    「データ分析」と名付けるとあたかもデータサイエンティストの専門分野という錯覚を起こしてしまうが、これを「因果関係を探る力」と読み換えれば、どの職種においても必要不可欠なスキルで

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    2021年06月13日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    入門書。優しく入ってくるが、抜けてしまうのも早いかも。
    データ分析は、比較対象をしっかり選ぶことでより有益かつ正確性が増す。が、身近なデータで何に適用できるのか、わからない。

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    2021年05月12日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    数式なしの因果関係分析を解説している。
    状況に応じたRCTとパネルデータ分析の必要性を説明している。

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    2021年01月18日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    相関関係は必ずしも因果関係を表していない。ではどうやったら因果関係を捉えられるのか、いくつかその手法を紹介している。
    やや冗長的ではあるが、RCTを中心とした統計的手法が紹介されている。数式もなく訂正的に理解しやすい。
    個人的にはあまり発見はなかった。

    ◯因果関係を導くランダム化比較試験(RCT)
    ・サンプル数が少ないときは同じ特性を持つ参加者をブロックに分け、その中でランダム化する層化ランダム化法が使える。※参考文献をevernote に保存

    ◯RCTが使えない場合の選択肢
    ・RDデザイン: ある要因で非連続なジャンプや境界があった場合にほかに非連続なギャップがなければ、その要因の因果関

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    2020年08月09日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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    XとYに相関関係がある場合、考えられる可能性は3つある。①Xが原因でYが変化した。②Yが原因でXが変化した。③Zが原因でXとYが変化した。因果関係を見誤ると無駄な施策を実施する恐れがある。
    ただし、因果関係の根拠を示すのは意外と難しい。本書ではこの方法として、ランダム化比較試験(RCT=ABテスト)、RDデザイン、集積分析、パネル・データ分析を紹介している。数式は使わず、図を用いて感覚的に理解しやすく工夫されている。
    RCT以外の分析を使う状況はかなり限られると思うが、これらの手法があることは心にとどめておきたい。

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    2020年07月23日
  • データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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     データ分析のお勉強。

     因果関係をデータ分析によって明らかにする最良の方法はRCT(ランダム化比較試験)
     RCTの弱み:実験の実施にあたって費用・労力・時間・各機関の協力が必要なこと。

     RCTが実施できない場合「自然実験」という手法を用いることができる
     「RDデザイン」は世の中に存在する「境界線」を上手く使い因果関係に迫る自然実験手法
     RDデザインの弱み1:必要な仮定は、成り立つであろう根拠を示すことはできるが、成り立つことを立証はできない
     RDデザインの弱み2:境界線付近のデータに対しての因果関係しか主張できないため、実験参加者全体への因果関係を主張できるRCTに比べて有用性

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    2021年08月08日