基本情報
内容詳細
「バイアス」を取り除くための技術。データによる裏付けがないことで、効果の質が問題になることは少ない。正しく比較ができていないため、因果関係を示すことができていないことの方が多い。
目次 : 嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析/ 1章 セレクションバイアスとRCT/ 2章 介入効果を測るための回帰分析/ 3章 傾向スコアを用いた分析/ 4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact/ 5章 回帰不連続デザイン(RDD)/ 付録 RとRStudioの基礎/ 因果推論をビジネスにするために
【著者紹介】
安井翔太 : 2013年にNorwegian School of Economicsにて経済学修士号を取得し株式会社サイバーエージェント入社。入社後は広告代理店にて広告効果検証等を行い、その後2015年にアドテクスタジオへ異動。以降はDMP・DSP・SSPと各種のアドテクプロダクトにおいて、機械学習に関する業務やデータを元にした意思決定のコンサルティングを担当。現在はAILabの経済学チームのリーダーとして経済学と機械学習の融合に関する研究を行う一方で、Data Science Centerの副所長として社内のデータサイエンスプロジェクトのコンサルティングも担当(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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kaida6213 さん
読了日:2022/01/23
lapislazuli さん
読了日:2020/02/01
セイタ さん
読了日:2023/01/14
yyhhyy さん
読了日:2023/01/03
ONE_shoT_ さん
読了日:2020/01/31
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