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つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2020/07/01
  • 出版社: マイナビ出版
  • サイズ:24cm/223p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-8399-7357-5

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つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)新刊

著者 小川雄太郎 (著)

因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」を実際にプログラムを実装しながら学ぶ入門書。ビジネスで実践できるデータ分析力が身につく。【「TRC MARC...

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つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)

税込 3,168 28pt

つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析

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つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析

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商品説明

因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」を実際にプログラムを実装しながら学ぶ入門書。ビジネスで実践できるデータ分析力が身につく。【「TRC MARC」の商品解説】

ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標(平均、標準偏差、相関)だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。
本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか?」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか?」など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。

本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。

プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1:因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効果の種類を把握しよう
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章 因果推定を実装しよう
第5章 機械学習を用いた因果推論
Part 2:因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索【商品解説】

目次

  • 第1部 因果推論
  • 第1章 相関と因果の違いを理解しよう
  • 1-1 因果推論が必要となる架空事例の紹介
  • 1-2 相関と因果の違い、疑似相関とは
  • 1-3 Google Colaboratoryを用いたPythonプログラミング:疑似相関の確認
  • 第2章 因果効果の種類を把握しよう
  • 2-1 反実仮想と様々な因果効果(ATE、ATT、ATU、CATE)
  • 2-2 介入(doオペレータ)とは
  • 2-3 本書で使用する数学記法の整理
  • 2-4 調整化公式とは

著者紹介

小川雄太郎

略歴
〈小川雄太郎〉SIerのAIテクノロジー部所属。著書に「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門」など。

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