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伊藤 公一朗
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データ分析の力　因果関係に迫る思考法 (光文社新書) Kindle版

伊藤 公一朗 (著) 形式: Kindle版
4.2 5つ星のうち4.2 606個の評価
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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。なぜ因果関係に焦点を当てるかというと、因果関係を見極めることは、ビジネスや政策における様々な現場で非常に重要となるためです。また、この「因果関係の考え方」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。
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  1. 本の長さ
    289ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    光文社
  5. 発売日
    2017/4/20
  6. ファイルサイズ
    16177 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
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    有効
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登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B071CD9CMP
  • 出版社 ‏ : ‎ 光文社 (2017/4/20)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/4/20
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 16177 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 289ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 606個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

アル
5つ星のうち5.0 数学苦手な人にうってつけの入門書
2022年11月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は因果推論の手法を数式等使わず、グラフなどのビジュアルや実事例を交えながら分かりやすく紹介しています。
本書の冒頭に構成と各章の最後に要約が書いているので、ざっくり知りたい人は上記2箇所を読むだけで大体わかります。
また、深く知りたい人向けに難易度別におすすめ本も紹介されているので、次の勉強にも取り組みやすく、入門書として非常にいい書物だと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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タイプ
5つ星のうち4.0 良書　数式がない解説は秀逸
2023年12月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
初心者向け
役に立った
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匿名
5つ星のうち5.0 数式ゴテゴテで書いてなく概要理解にうってつけ
2022年3月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数式がゴリゴリ書いてある専門書感が強いと私はウッと拒否反応を示してしまうのですが、この本はそれをなるべくしないで書いていて非常に理解しやすかったです。
役に立った
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20kazuking
5つ星のうち3.0 深い理解を望んでいる人にとっては物足りない
2019年6月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
うーん、思ってたより当たり前のことしか書いてなく、新たに得られる知識はほとんど無かったです。入門の入門くらいな気がします。情報処理試験で例えるなら、ITパスポートのようなレベルな気がします（もっと深い理解を望んでいる人にとっては物足りませんよ、という意味で…。例えが下手orz...）。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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パンダくん
5つ星のうち5.0 因果関係を示すのは大変
2021年8月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書を手に取った背景:
最近業務でデータ分析する機会が多くなり、分析のスキル面は上がってきたものの、データ分析の根底である「因果関係の推定」について学びたいと思っていた。散布図などで、変数XとYが相関していることを示しても、「因果関係」を推定するのは非常に難しいと感じていた。(ほかの変数も変化していたり、偏ったデータであったりするため)
感想:
本書を読んで、業務で抱えていた「因果関係」に関するもやもやをスッキリできた。実際に行われた政策等の介入効果に関する具体例も豊富だった。実際の政策局面だと、考えうる説明変数の数が多すぎるので、ランダム化比較試験は非常に強力な手法であると思った。コロナワクチンの効果とかも、RCTによって検証されているのか興味を持った。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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よむよむ
5つ星のうち4.0 難しいことをわかりやすく説明してくれてます。
2023年9月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
小難しいと感じるテーマかもしれませんが、読みやすかったです。
数字アレルギーみたいな人でも読めます。

仕事をする上で必要と思われる思考法が提示されているので、著者も言われてますが、超入門書として軽い気持ちで読んでみることをおすすめします。

違う世界が広がるかも？
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Shuhei.U
5つ星のうち5.0 素晴らしい入門書。120点満点
2021年10月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
因果推論の入門書としては絶対にお勧めする本だ。素晴らしい。因果推論の非常にコンセプシャルな部分を最初に解説し、徹底した具体例と各手法の強み・弱み・仮定が記載されている点が最も良いところである。今後仕事で使おうと思った時に、どういった前提で使える手法なのか？どんなデメリットがあるのか？など理解できていないと実務で使えるようにはならない。
ここまで丁寧に解説してある本は珍しく、感動してしまった。ついレビューを書きたくなる本だ。ぜひ初学者の方、本書を読むことをお勧めする。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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さいとお@宇都宮
5つ星のうち4.0 いい本だけど、機械が勝手に因果関係を抽出して効果を計算してくれるなんて思わないでね
2021年2月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
コンセプトをつかむための入門です。
AIだの機械学習だのに「機械が相関関係と因果関係をいい感じに判別して因果関係だけを抽出してくれる」なんて
都合のいいことを期待している人は、読まないほうがいいです。いや、読んで無駄な希望をなくしてください。

本書は実験じゃないデータ（ふつうは因果関係を抽出できない）から因果関係を引っ張り出すための方法論を極力わかりやすく説明している入門書です。
内容が面白そうだと思った人は、ぜひ統計的因果推論の本を読んでみてください。
個人的には森田果先生の『実証分析入門 』のほうが好みですが、時代の違いもあるでしょう。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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