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

因果推論の基本やビジネスケースでの活用方法を紹介するとともに、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説。さらに、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（意思決定フロー）を提供する。【「TRC MARC」の商品解説】

Pythonと因果推論で、意思決定の質を高める
本書では、因果推論の活用を通じて、「どの施策がどれほど効果あったのか分からない」という効果検証の問題や、データ分析の現場で頻発する「相関は強いが、因果関係はわからない」という問題への解決策を提示します。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、データ活用のインパクトを大幅に向上できます。
一般的に、理論的な解説には多くの専門用語、長い説明や複雑なコードが伴いますが、本書ではそのような障壁を取り除き、具体的な事例や豊富な図を通じて理論を分かりやすく説明します。必要最小限のコードの掲載を心掛けつつ、それらが実務で応用可能なレベルであることを目指します。このようなアプローチにより、読者は理論と実践の間のギャップを縮め、因果推論の力を最大限に引き出すことができます。【商品解説】