データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書)

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著者 : 伊藤公一朗
  • 光文社 (2017年4月18日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (284ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784334039868

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データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書)の感想・レビュー・書評

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  • 経済学者による「因果関係」を正確にみるためのデータの見方の考え方などを平易な言葉で説明。

    ある結果Yに対して原因がXと考えられるとき、どうやったらX→Yの因果関係を示せるか。

    世の中には
     第3変数により相関関係と因果関係を誤解したもの
     因果関係が逆なもの
    といったようなみせかけの「因果関係」があふれている。

    正確に因果関係を見抜くためにはランダム比較実験、RDデザイン、集積分析、複数期間のパネルデータ分析などの手法が必要だがそれぞれにメリット、デメリットがある

    これらの概要とメリット・デメリットを非常に平易な言葉で解説。

    内容は専門的かつ高度だが、平易なことばでかかれているため素人でもなんとなく言いたいことがわかる

    全体としては「「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法」に非常に近く入門書として最適。

    学者でこの手のわかりやすい本を書ける人は少ないだけに貴重だと思う。

    本書の中ではある程度の専門的な内容に対しては「これ以上は本書の内容を超えるので参考文献で勉強しましょう」という記述が結構がでてくる。

    不満に思う人もいるかもしれないがわからないと読者は例外なく不満を持つため、ターゲットを絞り、あえて難しいことは説明しない、という姿勢はとても大切。

  • 若手の計量経済学者として特にエネルギー政策の効果測定研究で実績を挙げている著者が、相関関係と違って測定がしにくい因果関係について、正しく測定するための様々な方法論を解説する。先日発表された2017年のサントリー学芸賞の政治・経済部門の受賞作ということで、読んでみたが、これは素晴らしい一冊。全ての高校生に読ませる価値がある、といっても過言ではない。

    本書ではまず身の回りの様々な事象を挙げながら、相関関係と因果関係の違いが示され、測定しやすい相関関係に対して、正しく因果関係を測定することが実は難しいということが論理的に説明される。

    その上で、正しく因果関係を測定するための手法として、ランダム化比較試験(RTC、いわゆるA/Bテスト)や、環境変化により発生した境界線をうまく利用することでRTCのようなテストを疑似的に行うRDデザインなど、幾つかの測定手法が説明される。最後にはそのそれぞれの長所と短所もまとめられている。

    ビジネスの現場での様々なデータ分析の目的は、たいていは因果関係の分析であり、そのために必要な考え方や留意点が高校生レベルでも理解できる平易な語り口で解説される。ビジネスだけではなく、データに基づくエビデンスベースの政策意思決定などがようやく行政の場でも議論されるようになった今、このような本の重要性は非常に大きい。

  • データ分析の基礎を身につけずに仕事してました。
    すみません。

  • やっぱり奥が深い「データ」

    単純に因果関係が証明される訳ではないですね。


    全体的にはわかりやすく読みやすい印象はありましたが、難しい所は難しいw

  • 17/09/10読了
    平易で読みやすく、データ分析のイメージがつかめるのでよかった

  • 分かりやすく面白い

  • データを分析すると言っても、適切なデータの集め方や適切な分析手法を考えるのが慣れないと難しいなと感じた。そして、実際にきちんとした分析を業務に取り入れるには、時間の制約てきに困難だと感じた。しかし少なくとも、基礎的な統計の素養は必要だと強く思わせてくれた点で、読んでみてとても良かった。
    データ分析を仕事に活かすためには、担当者への啓蒙活動、DBの持ち方・アクセス権・ルール、身近にいる分析専門家との協力関係が重要だと理解した。

  • 計量経済学らしいけど、「正しい分析の仕方」の手段はたくさんある、らしい

  • 因果関係と相関関係の違いを明らかにし、人工的に、あるいは自然現象的に、因果関係を導き出すか。概要としてはこんな感じだったと思うが、如何に。

  • アメリカの経済学会の第一線でバリバリに活躍される著者の公一郎さんには一度お会いしたことがあり、非常に物事を考えて行動されている印象を持ったのだが、そういった考える→行動するというビジネス的な側面も本書では表現されていると思う。

    同時期に出た「原因と結果の経済学」と比較すると、手法自体の説明は簡潔に直感程度で済ませていて、その応用や考え方に重点が置かれている気がした。また「原因と結果」の著者たちとは違う分野の方なので、扱う事例も異なっていて面白い。

    経済学を大学院レベルで学ぶと口が酸っぱくなるまで叩き込まれる因果関係の推定について、今や私は当たり前に感じているものの日本のニュースや新聞を読むとその考え方が浸透しているとは言いづらい状況である。それをデータ分析の理想型、RCTからそれが使えない自然実験のそれぞれの手法を直感のみで理解できるように書かれている。経済の大学院生として恥ずかしい話であるが、集積分析というのは知らなかった。

    手法が簡潔に説明されていると述べたが、その説明が十分であると感じる理由が、その強みと弱みが直感的に把握できるように説明されているからである。データがRCTで取られてない限り、それぞれの手法は仮定を置いていたり、推定できるものが(内部・外部妥当性の面で)限られていたりする。手法を理解するということはその有用性と限界を知っておくことである。

    そのうえで、非常に事例が豊富でかつ、ビジネスに近い内容が多いので、「この分析手法でこういうことができるなら、自分の分野ではこういうのができるのでは。」というイメージが湧きやすい。タイトルになっている「データ分析の力」を感じるには第6章だけでも読む価値があると思う。

    著者は一応同じ大学の同じプログラムの出身なのでずっと憧れているが、学問の一線で活躍しながら一般向けにも非常に分かりやすい本がかけてしまうその努力と能力にため息が出るばかりであるが、自分もがんばろうと思う。

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