あらすじ／作品情報

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。【内容紹介】「因果推論」とは、「原因と結果の関係を考える方法」という意味。本書は「因果推論」をはじめ、データサイエンスの基本と最先端をわかりやすく解説する入門書です。Excelというなじみのあるアプリを使用するので、文系出身社会人にもわかりやすい内容となっています。明日からの仕事・生活に「因果推論」をぜひ活用してください!!【著者略歴】著者：杉原哲朗（すぎはらてつろう）データサイエンティスト半導体、化学、医療機器、制御機器の４社にて、品質管理や環境管理の実務の傍ら、業務におけるデータ活用も進める。工場におけるデータ活用を得意としているが、製造業全般や、製造業以外の業種にもデータ活用の経験を持っている。2008年より、Webサイト「環境と品質のためのデータサイエンス（https://data-science.tokyo）」を開設し、ノウハウや研究成果を公開している。同サイトをベースに、国内外の学生や社会人の支援も行っている。著書（共著）： 「時系列データ解析における課題対応と解析」【目次】Chapter1 明日からできるデータの活用 それが因果推論1.1 因果推論とは...1.2 因果関係は、図で表そう！：因果ダイアグラム1.3 「何度も起きています」で裏付けよう！：統計的因果推論1.4 3種類の指標で裏付けよう！：統計的仮説検定1.5 小さな実験をしよう！：統計的因果推論の、陰の立役者Chapter2 「この薬で治る！」をデータで裏付けよう 比率の違いの分析2.1 データを用意する：検証に必要な、4つの数字を用意2.2 データを見る：棒グラフ2.3 因果効果を確認する：比率の差2.4 効果量を確認する：比率の比・オッズ比2.5 P値を確認する：比率の差の検定・オッズ比の検定2.6 応用編Chapter3 「点数が上がった！」をデータで裏付けよう 平均処置効果の分析3.1 データを用意する：「対策あり」・「対策なし」のデータを用意3.2 データを見る：層別1次元散布図3.3 因果効果を確認する：平均値の差・平均処置効果3.4 効果量を確認する：コーエンのd3.5 P値を確認する：母平均の差の検定3.6 応用編Chapter4 「この運動で体重は減る！」をデータで裏付けよう 個別処置効果の分析4.1 データを用意する：「運動前」・「運動後」のデータを用意4.2 データを見る：個別の折れ線グラフ4.3 因果効果を確認する：個別の差・個別処置効果4.4 効果量を確認する：コーエンのd4.5 P値を確認する：対応のある母平均の差の検定4.6 応用編Chapter5 「暑い日は売れる！」をデータで裏付けよう 相関の分析5.1 データを用意する：売上と気温のデータを用意5.2 データを見る：散布図5.3 因果効果を確認する：傾き5.4 効果量を確認する：相関係数5.5 P値を確認する：相関係数の検定（傾きの検定）5.6 応用編Chapter6 「地域によって、好みの味が違う！」をデータで裏付けよう 質的変数の相関の分析6.1 データを用意する：県ごとに、ラーメン店の味付けのリストを用意6.2 データを見る：棒グラフ6.3 効果量を確認する：連関係数6.4 P値を確認する：独立性の検定Chapter7 「たくさん飲んだ方が治る！」をデータで裏付けよう 比率の変化の分析7.1 データを用意する7.2 データを見る：層別１次元散布図7.3 因果効果を確認する：傾き・オッズ比7.4 効果量を確認する：精度7.5 P値を確認する：尤度比検定・独立性の検定7.6 応用Chapter8 「不良品ができた原因は、何か？」をデータで解決しよう 因果探索8.1 データを用意する：不良品と良品について、関係しそうなデータを用意8.2 データを見る：スパークライン8.3 関係を数字で表現する：相関行列分析8.4 わかったことを整理する：必要条件と十分条件Chapter9 統計的因果推論を、さらに勉強するためのガイド9.1 事実と反事実の関係から調べる：ルービン流とパール流9.2 因果関係を数式で表現する：回帰分析の応用9.3 判断の理由を示す：説明可能なAI9.4 原因の確率を調べる9.5 因果関係を総当たりで調べる：因果探索9.6 因果関係の時間的な変化を調べる：時系列分析9.7 ランダム化比較試験を高度にする：実験計画法