RのWeb制作

Webサービス制作のための技術情報を。データ分析(Python、機械学習コンペ他)や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。

データサイエンス データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】

【教材紹介】効果検証入門

投稿日:2022年1月9日 更新日:

広告やマーケティング施策のビジネスインパクトの測定はだいたい間違っています。
それを正しく測定するための因果推論に関して、日本語ベースのわかりやすい1冊を紹介します。

名称


効果検証入門

著者

安井翔太

概要

現実世界での比較は本来はとても難しいです。
比較が正しくできていないために、正しい因果関係を把握できておらず、間違った意思決定が行われることがままあります。本書では、そういった間違いを正しながら、ビジネスの現場で使える5つの因果推論手法を学ぶことができます。

必要知識

基礎的な数学の知識(回帰分析が解けるレベル)

得られるスキル

R, セレクションバイアス, ランダム化比較試験, 回帰分析(介入効果測定), 傾向スコア法, 差分の差分法, 回帰不連続デザイン

その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks

-データサイエンス, データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

関連記事

【Meisyo】ステータスバランス調整

はじめに Meisyo+ お知らせ ステータスバランス調整予定のお知らせの詳細を記載します。 下記の順番で対処を行いました。 ②本塁打率が高すぎる。 ①打率平均が低すぎる。 ③長打(二塁打・三塁打)が …

【教材紹介】前処理大全

前処理はデータ分析で重要な事項です。なぜなら、有用な特徴情報を上手く抽出できていなければどんなモデルであれ無用の長物です。ただ、前処理は体系だった学問としては存在せず、実務の中で学んでいくことが多いた …

【教材紹介】深層学習 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター

米国大学のコンピューターサイエンスの講義を無料で、かつ日本語で公開されている教材がありましたので共有いたします。 名称 深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学デー …

統計的因果探索(LiNGAM)を分析実務観点で詳しく解説

統計的因果推論の一分野である統計的因果探索。 その研究の中で生み出された画期的なモデルLiNGAMの解説を行います。PythonによるLiNGAMの実装については、cdt15/lingamと、応用モデ …

【教材紹介】機械学習のための「前処理」入門

予測のためのデータ前処理(加工)にはさまざまな手法があります。本書では、非構造化データを中心に「予測するために」データ分析を進めていきます。前処理と銘打たれていますが、どちらかというとデータ加工のテク …