つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)

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レビュー : 2
  • Amazon.co.jp ・本 (224ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784839973575

作品紹介・あらすじ

あることがらに関する、原因と結果の関係性ことがら“因果関係”を正しく推定し分析することはビジネスの世界でも重要とされており、近年のデータサイエンスのメインテーマの一つです。
本書は実際にプログラミングで実装しながら因果分析の重要な2つの領域「因果推論」および「因果探索」を学ぶ書籍です。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか?」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか?」など、施策を実施した際どの程度変化するかの関係性・効果を求めるものです。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、多くの項目をアンケート調査などで収集し、各項目間の因果関係を明らかにする試みです。

それぞれのテーマをさらに詳しく分析するための機械学習・ディープラーニング活用も解説します。プログラミング言語Python、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorch、実行環境Google Colaboratoryで実際に手を動かしながら実装し、習得できる内容となっています。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1:因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効果の種類を把握しよう
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章 因果推定を実装しよう
第5章 機械学習を用いた因果推論
Part 2:因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索

感想・レビュー・書評

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  • Pythonのコード付きで因果分析を解説してる数少ない本でとても良かったです。
    後半難しい部分もありましたがコードが載ってる分何回か読み直して学び直す事が出来そうなのでその点も良さそうです。

  • 他の方もご指摘されてますが、まず因果分析の本でPythonコード付きのものはほぼないので貴重です。
    入門書としては
    - 狭い範囲に絞り解説を丁寧にする
    - 長所:狭い範囲だが分かりやすい
    - 短所:記述がある以外は分からない
    - 解説は少々端折ってもその分野を俯瞰で紹介する
    - 長所:その分野がどういうものかわかる。キーワードでも分かれば次の本、記事を探す手がかりとなる。
    - 短所:分からないままとなってしまう
    それぞれ長所短所ありますが、Web時代でググればすぐ情報が得られる環境下では入門書としては後者が望ましいと考えております(例えば「ベイジアンネットワーク」という言葉を知らなければググることもできないので)
    本書はやや詰め込み感はありますが、

    因果推論・探索という分野があること
    Rubin流の考え方、Pearlの考え方があること
    DAGダイアグラム、バックドア基準、傾向スコアなどの基本的な考え方
    機械学習を用いた因果推論、深層学習を用いた因果探索
    LiNGAM(専門書はありますがコード付きの解説本は初?)、ベイジアンネットワーク(これも専門書はあり、Rのコード付き解説はいくつかありますがPythonは少ないか初?)
    など1冊に盛り込みすぎで説明が足りてないなという点はありますが、幅広く解説されコード付きで試せるのは
    プラスポイントが高い貴重な入門書と思います。

    著者は他書も執筆され
    https://qiita.com/sugulu
    などを見ても豊富な知識で解説が丁寧なことも信頼できます。

    ですので、因果分析で手を動かしてみたいという方にとっては手にとる価値のある本だと思います。

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著者プロフィール

小川 雄太郎(おがわ・ゆうたろう)
SIerのAIテクノロジー部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。
明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。
本書の他に『つくりながら学ぶ! 深層強化学習 -PyTorchによる実践プログラミング-』、『つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング』(以上マイナビ出版)、『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』(技術評論社、共著)なども執筆。

「2020年 『つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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