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―

実践的な意思決定力を身につける！ Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 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、データ活用の価値を高められます。 本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 このような方におすすめ 本書は主に企業でデータ分析を担当されている方や学生向けに書いていますが、意思決定に関わる様々な方にも価値のある情報を提供します。 想定としては、 ・基本的な統計学を1回でも学んだことがある ・基本的なPythonコードが読める と良いですが、企業事例も掲載しているため、データの実践的な活用方法の観点でも得られるものは多いと思います。 例えばマーケティング担当者が、経営層からマーケティング施策の効果について問われた場合に、本書はその効果検証の手法や次なる施策に向けた戦略的意思決定をサポートします。また、データ分析を担当される方には、既存のデータを最大限活用するための具体的な分析手法や実装方法、そして直面するであろう課題への理解を深めるための道しるべとなります。さらに深く理解したい方は参考文献も多く掲載しているため、ご自身の状況に応じて辞書的に本書や参考文献をご覧いただくこともできます。 主要目次 はじめに 第1章 因果の探求から社会実装 第2章 因果推論の基礎 第3章 基本的な因果推論手法 第4章 因果推論高度化のための機械学習 第5章 因果推論と機械学習の融合 第6章 感度分析 第7章 因果推論のための時系列解析 第8章 因果構造をデータから推定する因果探索 詳細目次