データ分析の力因果関係に迫る思考法光文社新書

User Review ：4.0

(1)

View review

Product Details

Genre

：

Business&Economics

ISBN/Catalogue Number

：

ISBN 13 : 9784334039868
ISBN 10 : 4334039863

Format

：

Books

Publisher

：

Kobunsha

Release Date

：

April/2017

Release Country

：

Japan

Content Description

ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う―。本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第２章以降では、ランダム化比較試験、ＲＤデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。

目次 : 第１章　なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか/ 第２章　現実の世界で「実際に実験をしてしまう」―ランダム化比較試験（ＲＣＴ）/ 第３章　「境界線」を賢く使うＲＤデザイン/ 第４章　「階段状の変化」を賢く使う集積分析/ 第５章　「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析/ 第６章　実践編：データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには？/ 第７章　上級編：データ分析の不完全性や限界を知る/ 第８章　さらに学びたい方のために：参考図書の紹介

【著者紹介】
伊藤公一朗 : シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。１９８２年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．）。スタンフォード大学経済政策研究所研究員、ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、２０１５年より現職。全米経済研究所（ＮＢＥＲ）研究員、経済産業研究所（ＲＩＥＴＩ）研究員を兼務。専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う（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）

（「BOOK」データベースより）

Customer Reviews

Comprehensive Evaluation

4.0

Write you own review

「ビッグデータ」や「データサイエンス」は...

投稿日：2021/03/01 (月)

「ビッグデータ」や「データサイエンス」はビジネスにおいて流行りの言葉となっている。本書はなぜそれが必要か、どのようなメカニズムでデータは分析されているのかということに答えるものとなっており、実務上何か分析が必要になったが、正直よくわかっていないという人のニーズに応えるものとなっている。ただし、本書を読めばデータ分析ができるようになるわけではなく、実際に自身で分析をする場合や、分析を外注する場合には、あくまでこれを入口としてさらに理解を掴める必要がある。

ai さん | 不明 | 不明

Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

KAZOO

読了日：2017/07/25

ビッグデータについては、あまり方向性が感じられなかったせいかあまり大きな話題とはなりえませんでしたが、それを利用するAIというキーワードのよって、データからどのようなものを導き出すのかあるいは利用していくのかという面で少し今後に期待がもてそうです。そのようなデータについての分析方法などを数式を用いず分かりやすく説明してくれます。昔勉強した計量経済学がやっと出てきたという感じです。

ちくわ

読了日：2024/02/27

仕事柄よく統計処理を行うが、同じデータを扱っても導く結論を恣意的に操作出来る。統計を扱う方には理解頂けると思うが、比較対象や切り取り方で良くも悪くも自在に表現可能。そんな統計解析をもっと正しく詳しく学びたく本書を読んでみた。感想…難解だったが納得したし何より面白かった。行政・民間を問わず様々な施策がこのような合理的根拠を持って迅速に決定・実行されて欲しい。また、デジタル化によるIoT由来の構造化されたビッグデータと統計解析の親和性の高さを感じたが…硬直化している日本ではデジタル化は遥か遠い未来なのかな？

ひろき@巨人の肩

読了日：2024/03/19

因果関係を導く４つの分析手法を実践例とともに解説する入門書。内的妥当性が最も強いランダム比較試験（RCT）。２つの自然実験の１つ「RDデザイン」は境界線を上手く使い非連続な変化を見つけ出す。もう１つは「集積分析」はインセンティブなどの階段状の変化を利用して境界点での非連続な変化を分析する。複数期間のデータが使える場合は、平行トレンドの仮定のもと、パネル・データ分析が有効。データ分析の際は、「出版バイアス」「パートナーシップ・バイアス」「比較グループへの波及効果」に注意する。

rigmarole

読了日：2018/03/07

印象度A-。仕事の関係もあって、計量経済学（介入効果の測定とデータ分析）について書かれた本書を手にしました。その方面の入門書でもありますが、一般読者に対する啓蒙書という色彩が強く、中室牧子『「学力」の経済学』を、手法を限定した上で他の分野にも適用したものと言えば分かりやすいでしょうか。平易で丁寧な説明と豊富な具体例、要領を得た各章のまとめ。実に分かりやすい。経済学的アプローチが完全に正しいとは思いませんが、この種の本がもっと世に出て企業の経営戦略や行政の施策を科学的に議論する動きが高まればと願います。

Book & Travel

読了日：2018/01/16

データを使って提案や活動成果を説明する場面は会社でも多いが、根拠が曖昧だとその説得力が根元から崩れてしまう。本書はデータの有効な分析手法としてランダム化比較試験と、それが出来ない場合に使えるRDデザインやパネルデータ分析などについて述べられる。内容は感覚的にわかっているような基本的なことも多いが、具体例で分かりやすく説明されていて体系的に理解できたのが良かった。一般企業で使えるのは後者の手法だろうが、場面場面でうまく使うには経験とセンスも必要か。上級編も興味深く、関連本でもう少し掘り下げてみたいと思った。

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します