【感想・ネタバレ】データ分析の力 因果関係に迫る思考法のレビュー

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。

[ブクログ · ★★★★★]

データ分析の力 因果関係に迫る思考法

最近お仕事でビックデータ関係が入って来たので、向学のために統計関係の本を探したら行き当たったのが本書でした。そういえば、題名は地味ですが、本屋さんで平積みになっていたっけ。
内容はいたって学術的ですが、使っている例が適切なので、すっと理解できます。
極めてまっとうな「統計データから因果関係を導くのは難しい」ということを様々な分析事例から教えてくれます。
逆に、新聞やテレビなど公メディアと言われている媒体が、故意か無知かはわかりませんが、統計データから因果関係を論じているのを良く目にしますが、そういったことに騙されたり誘導されたいしない統計のリテラシーを得る本として適切かと思います。
あと、若い人はこれからAIとつきあっていかないといけないので、確率・統計のお勉強はちゃんとやっておきましょうね。

竹蔵

[ブクログ · ★★★★☆]

読書的には、正しくデータを分析して、そこから得られる科学的なエビデンスが、企業や政治のあらゆる取り組みにうまく応用できるということだ。
正しくデータを分析したいとき、外部の要因が調べたい因果関係に影響してくると、そのデータは不十分となる。
データ分析の方法としては、RCT、RD、集積分析、パネルデータ分析が本書では紹介された。
それぞれには、メリットデメリットが存在し、時や状況に応じて使い分ける必要がある。
日本ではまだまだ公的なデータ分析が進んでいないので、国はもっと、専門家の情報へのアクセスを進め、産学官連携し、得られた科学的なエビデンスに基づき、政策を決定していくべきだと述べられている。

[ブクログ · ★★★☆☆]

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。