検証とは作品一覧
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-※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。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう! この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法(A/Bテスト・Difference in Differences (DID)・Regression Discontinuity Design (RDD))について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞/目次 1章 はじめに:いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 1.1 効果検証とはなにか? 1.1.1 本書のねらい:基礎と実務を紐づける 1.1.2 本書の特徴 1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 1.1.4 効果検証の目的:意思決定と探索的分析 1.2 本書の構成 1.3 想定する読者 1.4 サンプルコード 2章 A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 2.1 Prelude 2.1.1 太郎くんの分析の再現 2.2 施策と効果 2.2.1 基本的な用語の確認 2.2.2 施策効果と反実仮想 2.3 バイアス 2.3.1 バイアスを含んだ分析の例:ユーザーの性質 2.3.2 バイアスを含んだ分析の例:時系列 2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 2.4 A/Bテストの基本的な発想 2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 2.5 A/Bテストのデザイン 2.5.1 A/Bテストの設計 2.5.2 データ収集 2.5.3 収集したデータの分析と評価 2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章 A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 3.1 実務におけるA/Bテストの課題 3.2 A/Aテスト:A/Bテストの信頼性を担保する 3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 3.2.3 A/Aテスト 3.2.4 A/Aテストのリプレイ 3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 3.3.1 クラスターA/Bテスト 3.3.2 層化A/Bテスト 3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 3.4 効率的な分析:共変量のコントロール 3.5 施策効果の異質性:どこで効果があるのか知る 3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章 Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 4.1 DID(差分の差法):施策実施前後の違いを捉える 4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 4.1.2 DIDの基本的な発想 4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 4.2.1 パネルデータ 4.2.2 分析方法 4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装:文言変化の効果を調べる 4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 4.3.2 分析方法 4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装:イベントスタディのケース 4.4 パラレルトレンド仮定と検証 4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは? 4.4.2 プレトレンドテスト 4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか? 5章 Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 5.1 RDDを適用できるシチュエーション 5.1.1 クーポン配布施策:クーポンの効果は本当に大きいのか? 5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 5.2 RDDの仮定と推定 5.2.1 RDDの直感的な説明 5.2.2 RDDにおける施策効果 5.2.3 Sharp RDDの推定 5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 5.2.6 McCraryの検定の実装 5.2.7 共変量のバランステストの実装 5.3 Fuzzy RDD:処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 5.4 内的妥当性と外的妥当性:我々はなにを推定しているのか? 5.5 bunchingの難しさ 5.5.1 操作が発生している例:所得税控除制度 5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章 おわりに:実務における課題と展望 6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 6.2 分析プロセスの“不”可能性 6.3 データ分析実務者の役割 6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 6.3.2 専門知識で意思決定を支える 6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 6.4.3 計量経済学を学ぶ 6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴/参考文献/索引
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-本格的なビジネス理論をセミナー形式で学ぶ【ビジネス大学30分シリーズ】 第6弾は「仮説思考」 仮説思考を行うことによって、不透明・不確実なことが多い状況でも、正解に到達する可能性を高めることができる! 本書で取り上げる“仮説思考”とは、現時点で入手できる情報に基づいて、とりあえず仮の結論を置き、それをベースに行動していくという考え方である。 常に仮説を置き、それを検証しながら行動していく。途中で仮説が間違っていると気づいたら、ただちに新たな仮説を立て、また検証を行う。 そうやって仮説の構築と検証を繰り返しながら、真の結論を見つけていくのである。 ≪目次≫ まえがき ●第1章 仮説思考 1 仮説思考とは何か 【ケーススタディ1】X氏の考え 【ケースの展開1】検証過程 2 仮説の構築と検証のサイクル 【ケーススタディ2】1993年当時の政治・行政の体制 【ケースの展開2】仮説検証におけるリスク 3 仕事への応用 【ケーススタディ3】A社の行き詰まりと対策 【ケースの展開3】A社の状況 4 問題解決への応用 【ケーススタディ 4-1】N社の問題点 【ケースの展開4】対策の立案 ●第2章 仮説の構築 1 仮説の構築とは何か 【ケーススタディ1】H社のトラブル 【ケースの展開1】仮説の検証 2 情報の活用 【ケーススタディ2】R社の売上げ対策 【ケースの展開2】グラフの種類と特性 3 ロジックツリー 【ケーススタディ3】A社の残業対策 【ケースの展開3】ロジックツリーから導かれた仮説 4 フレームワーク 【ケーススタディ4】フレームワークを用いた分析 【ケースの展開4】3Cを用いた仮説の設定 ●第3章 仮説の検証 1 仮説の検証とは何か 【ケーススタディ1】T社の営業戦略 【ケースの展開1】検証過程における問題点 2 実験による仮説検証 【ケーススタディ2】T社の輸送計画 【ケースの展開2】誤った仮説を再構築する 3 調査による仮説検証 【ケーススタディ3】C社の売上げ拡大策 【ケースの展開3】アンケートの設計と分析 4 検証結果の判断 【ケーススタディ4】効率アップを目指した営業プロセスの見直し 【ケースの展開4】仮説の問題点