菅原琢

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データ分析読解の技術 中公新書ラクレ

菅原琢

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Product Details

Genre
：
Business&Economics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784121507563
ISBN 10 : 4121507568
Format
：
Books
Publisher
：
Chuokoron Shinsha
Release Date
：
March/2022
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
菅原琢 ,  

Content Description

「データ分析ブーム」がもたらしたのは、怪しい“分析らしきもの”と、それに基いた誤解や偏見…。本書では、「問題」「解説」を通して、データ分析の失敗例を紹介しながら、データを正しく読み解くための実践的な視点や方法、また、思考に役立つ基礎的な知識やコツを紹介していく。誤った分析をしないため、騙されないための、基本的・実践的な読解と思考の方法とは―。

目次 : はじめに　怪しいデータ分析への処方箋/ 第１章　データ分析読解の基本、因果関係―対象に関する知識と想像力の重要性/ 第２章　怪しさを感じ取る糸口、議論と数字のズレ―分析を間違いと判断する手順/ 第３章　結果論は分析ではない―データから要因を探る技術と方策/ 第４章　データが歪めば結果も歪む―分析対象とデータの取り方に注意する/ 第５章　「分析したつもり」の落とし穴―気が付きにくいデータの歪み/ 第６章　幻の因果関係を生み出す交絡因子―三角関係を暴いて相手説を崩す/ 第７章　散布図に潜む罠―分析の存在理由を問うことが大切/ 第８章　偽の相関、逆の因果と叫べば勝ちではない―因果関係の丁寧な考察がデータ分析攻略の近道

【著者紹介】
菅原琢 : １９７６年生まれ。東京大学法学部卒業。同大学院法学政治学研究科修士課程、同博士課程修了。東京大学先端科学技術研究センター准教授などを歴任。専門は政治過程論。戦後の衆参両院議員の国会での活動履歴や発言を一覧にしたウェブサイト「国会議員白書」を運営（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）

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  • gonta19

    読了日：2023/10/05

    2022/3/26　メトロ書店御影クラッセ店にて購入。 2023/9/29～10/5 最近流行りのデータサイエンス系の知識をいろいろ身につけないと行けないので購入。相関関係と因果関係の読み取りについてよく分かった。これはありがちな間違いだよな。気をつけないと。

  • みつ

    読了日：2022/11/23

    何かといえば「エビデンス」という言葉が飛び交い、パソコンをある程度使いこなせば、「クロス集計」も「散布図」作成も簡単にできるご時勢。とはいえ、最近のデータ分析ブームを訝しく思う読者について、概ね正しいとするのが著者の見解（p3）。「議論と数字のズレに注意しながら因果関係を考察する」のが目的とも（p12）。具体的な事象を取り上げ、「相関関係と因果関係の違い」「偽の相関関係」「交絡因子」「生存バイアス」「時系列データの取扱い」などがわかりやすく説かれる。最後の問「新聞購読と子どもの学力」の関係はありやなしや。

  • テツ

    読了日：2022/07/28

    データを読むことの大切さと至難さについて。統計学についてある程度の知識がないと難しい内容かもしれないけれど今の時代だからこそ読んでおきたい内容でした。自分の専門外の事柄についてデータを提示され説明されてもそこに既にバイアスがかかっているのかどうか見分けはつかない。データ分析の手法自体にもテクニックがあるのだということを知り、難解なことにただ解りやすさだけを求めず、じっくりと時間をかけて精査していかなければならないよな。意識的でなくても、提示されたデータには何かしらの主義主張が含まれている。忘れないように。

  • 大先生

    読了日：2022/07/22

    東大と慶應における授業を基に書かれた本です。統計学をきちんと学んだことのない私には少々難しく感じられましたが、とにかく【世の中には怪しいデータ分析が多いので鵜呑みにするな】ということですね！（笑）①相関関係と因果関係とは異なる、②生態学的誤謬、③交絡因子などにより因果関係がないのに生じる相関関係を疑似相関（例、男性の頭髪密度と収入。交絡因子は年齢）、④時系列データ同士は因果関係が存在していなくても自動的に相関してしまう等など知識として持っていると便利ですね！

  • masabi

    読了日：2022/03/21

    【概要】データ分析に誤りがあった記事を題材にデータ分析の相馬眼を鍛える。【感想】データ分析を元にした記事が世に出る一方で、分析が間違っているものも少なくない。なぜ分析に失敗したのかを知ることで、分析を鵜呑みにせずに最終的には正しい分析を導く。これが本書の目標だ。失敗を見つけるのはともかく誤った分析に代わる正しい結論を得るにはデータと対応する現実の知識が必要になる。現実の知識が誤りを見つける手掛かりにもなるが。失敗例は大手新聞、大学との共同プロジェクトもあり、大手でもミスをしwebメディアや個人では況や。

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