因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ

Pythonと因果推論で、意思決定の質を高める
本書では、因果推論の活用を通じて、「どの施策がどれほど効果あったのか分からない」という効果検証の問題や、データ分析の現場で頻発する「相関は強いが、因果関係はわからない」という問題への解決策を提示します。さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用のインパクトを大幅に向上できます。
一般的に、理論的な解説には多くの専門用語、長い説明や複雑なコードが伴いますが、本書ではそのような障壁を取り除き、具体的な事例や豊富な図を通じて理論を分かりやすく説明します。必要最小限のコードの掲載を心掛けつつ、それらが実務で応用可能なレベルであることを目指します。このようなアプローチにより、読者は理論と実践の間のギャップを縮め、因果推論の力を最大限に引き出すことができます。

【著者紹介】
金本拓 : 島根県出身。大阪大学大学院工学研究科卒業後、アクセンチュア株式会社等のコンサルティング会社を経て、製薬会社に所属。組織における資源配分や施策の効果検証等の意思決定に関わるプロジェクトをリード。個人として、データ戦略の立案から分析までの支援も手掛ける（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）