※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 実践的な意思決定力を身につける！ Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。 　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 はじめに 第1章　因果の探求から社会実装 第2章　因果推論の基礎 第3章　基本的な因果推論手法 第4章　因果推論高度化のための機械学習 第5章　因果推論と機械学習の融合 第6章　感度分析 第7章　因果推論のための時系列解析 第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 教育現場のデータを活かすために！ 　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。 　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。 　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。 　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。 【準備編】 第1章　Rの使い方 【基本編】 第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい 第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい 第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 参考文献 索引