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出版社名:第一出版
出版年月:2026年3月
ISBN:978-4-8041-1521-4
213P 21cm
よくわかる因果推論 もう惑わされない!身近な事例から学ぶ原因と結果のとらえ方
高橋威知郎/著
組合員価格 税込
2,673
円
(通常価格 税込 2,970円)
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在庫あり
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:「アイスクリームの売り上げと溺死者数のグラフが一致する」--そんな関係があるように見えても実は偶然にすぎないデータに惑わされず、本当の因果を見きわめるための基本的な考え方を紹介した入門書。統計学をもとに、物事の原因と結果をより深く読み解くための視野を広げてくれる一冊。
相関と因果の違いが曖昧なまま、データを使っていませんか。因果推論は、「本当のこと」を見抜くための道具です。この本を読み終わるころには、きっとデータの見方が変わっています。「それ、本当に因果関係あるの?」と、自然にツッコミを入れられるようになっているはず。それでは、因果推論の世界へようこそ。統計的因果推論の基本的な考え方…(
続く
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内容紹介:「アイスクリームの売り上げと溺死者数のグラフが一致する」--そんな関係があるように見えても実は偶然にすぎないデータに惑わされず、本当の因果を見きわめるための基本的な考え方を紹介した入門書。統計学をもとに、物事の原因と結果をより深く読み解くための視野を広げてくれる一冊。
相関と因果の違いが曖昧なまま、データを使っていませんか。因果推論は、「本当のこと」を見抜くための道具です。この本を読み終わるころには、きっとデータの見方が変わっています。「それ、本当に因果関係あるの?」と、自然にツッコミを入れられるようになっているはず。それでは、因果推論の世界へようこそ。統計的因果推論の基本的な考え方と枠組みを、身近な食品や食材を具体例として用いてはじめて学ぶ方にも理解できるようわかりやすく解説。相関関係と因果関係の違いや、交絡因子によって生じる「見せかけの関係」を整理しながら、因果を正しく捉える視点を身につけられます。原因と結果をどう考え、どのように観察・分析すれば良いのかという実践的なポイントも紹介。AIの時代において因果推論がどのように発展し、活用されているのかにも触れ、データに惑わされず本質を見抜く力が養えます。
もくじ情報:第1章 因果推論への招待 相関から因果へ(一緒に起きることと、引き起こすことの違い;因果推論の基本用語を整理する ほか);第2章 観察データの活用 実験なき世界での因果推定(なぜ単純な比較では因果関係が分からないのか;似た人同士を比較する「マッチング」 ほか);第3章 因果の構造化 因果ダイアグラムと分析(因果ダイアグラム;DAG(有向非巡回グラフ)表現 ほか);第4章 AI時代の因果推論 個別化と自動化へ(機械学習と因果推論の出会い;個人ごとの効果予測 ほか)
著者プロフィール
〓橋 威知郎(タカハシ イチロウ)
(株)セールスアナリティクス代表取締役。中央省庁およびビジネスコンサルティング会社、大手情報通信業などを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングROI(投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)や、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを、組織の内外で行う。高騰するデータサイエンス系サービスに抵抗のある人や企業向けに、手軽かつ安価に「ビジネス“に”貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう、株式会社セールスアナリティクスを設立。大企業のみ…(
続く
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〓橋 威知郎(タカハシ イチロウ)
(株)セールスアナリティクス代表取締役。中央省庁およびビジネスコンサルティング会社、大手情報通信業などを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングROI(投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)や、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを、組織の内外で行う。高騰するデータサイエンス系サービスに抵抗のある人や企業向けに、手軽かつ安価に「ビジネス“に”貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう、株式会社セールスアナリティクスを設立。大企業のみならず、中小企業やベンチャー企業、社長一人企業などにおけるビジネスデータ分析とその利活用のコンサルティングや、ビジネス貢献するデータ分析者の育成支援、その学びの場の提供をしている。中小企業診断士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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相関と因果の違いが曖昧なまま、データを使っていませんか。因果推論は、「本当のこと」を見抜くための道具です。この本を読み終わるころには、きっとデータの見方が変わっています。「それ、本当に因果関係あるの?」と、自然にツッコミを入れられるようになっているはず。それでは、因果推論の世界へようこそ。統計的因果推論の基本的な考え方と枠組みを、身近な食品や食材を具体例として用いてはじめて学ぶ方にも理解できるようわかりやすく解説。相関関係と因果関係の違いや、交絡因子によって生じる「見せかけの関係」を整理しながら、因果を正しく捉える視点を身につけられます。原因と結果をどう考え、どのように観察・分析すれば良いのかという実践的なポイントも紹介。AIの時代において因果推論がどのように発展し、活用されているのかにも触れ、データに惑わされず本質を見抜く力が養えます。
もくじ情報:第1章 因果推論への招待 相関から因果へ(一緒に起きることと、引き起こすことの違い;因果推論の基本用語を整理する ほか);第2章 観察データの活用 実験なき世界での因果推定(なぜ単純な比較では因果関係が分からないのか;似た人同士を比較する「マッチング」 ほか);第3章 因果の構造化 因果ダイアグラムと分析(因果ダイアグラム;DAG(有向非巡回グラフ)表現 ほか);第4章 AI時代の因果推論 個別化と自動化へ(機械学習と因果推論の出会い;個人ごとの効果予測 ほか)