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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  • 光文社
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  • Amazon.co.jp ・本 (284ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784334039868

感想・レビュー・書評

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  • データ分析手法(計量経済学)の入門書としては最適な一冊。各種データ分析試験の解説と比較を解説している。豊富な実事例を交えて説明しているので読みやすい。

    今後データ分析を部下に依頼する立場にあるマネジャー、もしくはすでに何らかのデータ分析をするor依頼する立場にあるが独学でなんとなく進めている人などに特に読んでもらいたい。データ分析に関するリテラシーがかなり向上すること間違いない。

    注意点としては、AI, Deep Learningなど流行りの機械学習系については言及していないこと。

    以下、本冊で言及している重要なトピック:
    ・因果関係と相関関係
    ・データ取得試験の解説と比較
    --RCT (Randomized Controlled Trial)
    --RDデザイン (Regression Discontinuity Design)
    --集積分析
    --パネルデータ分析
    ・介入グループ(Treatment Group)と比較グループ(Control Group)
    ・内部妥当性(Internal Validity)と外部妥当性(External Validity)
    ・各種バイアスの解説
    --自己選抜バイアス(Self-Selection Bias)
    --出版バイアス(Publication Bias)

  • 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。

  •  数式が不得手でも読める一冊。データから因果を導く難しさ、分析手法の多様さと可能性、そして分析の実践例や限界にまでふれている優れた入門書。
     例えばスーパーマーケットで行われたランダム化比較試験、「税込価格を表示すると、税抜き価格を表示した場合に比較して平均的に8%売上が下がる」などは、改めて色々考えてしまうところ。
     そして先日の著名人に関する悲しいニュースに、妙な推測を行う必要はない。そう気を取り直しているところ。

  • タイトルの通りデータ分析から因果関係を明らかにするためのアプローチや考え方などが学べます。いくつかの事例を用いて紹介や説明していること、また数式などはほとんど出てこないため、取っ付き安い内容になっています。会社勤めされている方も参考になることは多々あるかとは思いますが、著者も書いているとおりで、どのアプローチをするかは結構難しいかなとおもいました。またビジネスは動的に、かつさまざまな介入を受けて動いているため、明確な因果関係を明らかにするのは難しいのかもしれません。いずれにしてもビジネスでデータ分析や因果関係を明らかにすることの難しさを改めて感じる本でもあるのかなと思いました。

  • 境界線で非連続に変化する状況に注目する(RDデザイン)
    例:ある年齢で制度が変わる

    階段状に設定されている制度に対する反応(集積分析)
    例:税率、補助金、割引

    複数のグループの複数期間のデータを比較する(パネル・データ分析)
    例:ある年から特定の対象への制度が変化した場合

    電力価格が上昇すると、電力消費量は低下する。モラルに訴えるよりも、価格を変化させる方が効果は高い。

  • 外部の研究結果のみではなく、筆者が関与した研究について論じられていることがよかった。

    計量経済学や因果推論についてなにかしらふんわりと理解があり、より詳しく知りたい方におすすめ。
    まったくの初学者には中室さんの書籍をすすめたい。

  • RCTとは、ランダムにサンプルを抽出し、介入グループと比較グループに分けて実験を行う。サンプルの質の変化を発生させる等の課題もあるが、因果関係を探るにあたって最良の方法と言われている。Googleはマーケティング案を現実の世界で実験をしてから比較する。

  • マーケティング職なので、データ分析は行うのだが、そのための教育を受けたわけでなく自分の分析に懐疑的だったため、勉強のために読んでみた。入門編の分析手法と例がわかりやすく示されていた。ただし、これを読んでもその分析ができるわけでない。練習問題のようなものがあってほしかったな。
    以下学び:
    因果関係と相関関係の違いを意識すること。
    どの分析にも共通するのが、実際に起こっていない事は、「測定できない」。仮説が成立するであろうと言う事象を出来るだけ集める事が重要。
    RCT:グループ分けは必ずランダムに行う。
    RD:境界線をうまく使う
    RCT:集積分析 階段状の変化を見る。例;課税される地点で急な変化が起きるか。インセンティブの効果診断に有用
    出版バイアス; 結果が0に、即ち、因果関係がないと言う結論が出た論文は意味がない、面白味がない、読まれない、と発行されない。因果関係がないと言う意味あると言われるようになって久しいが、まだ偏見がある
    パートナーシップバイアス: データを提供してくれるパートナーからのデータを使いがち
    データ分析は、何を分析したいのか。そのための正しいデータはあるか。ないと良い仕事は出来ない。

  • 相関関係と因果関係は全く別!!
    ランダムなグループ分けが鍵!
    平行トレンドの仮定など、様々な考え方の基本がわかりやすく記載されており、非常に興味深かった

  • 数式もなく要点が非常にコンパクトにまとまっている。この分野に関心を持った方には入門書としてオススメ

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