データ分析の力 因果関係に迫る思考法 伊藤公一朗 | 光文社新書 | 光文社 / 大田 区 平和 の 森 公益先

分析設計をどうつくるか 分析設計とは、どんなデータを使い、何と何をどうやって比較するかを設計することです。 分析によって因果関係を発見するためには、適切な設計をつくることが必要です。設計が正しくなければ、因果関係ではなく相関関係しか言えない、あるいは、間違った因果関係を言ってしまうことも起こります。 本書では、因果関係を知るための分析手法が紹介されています。具体的には以下です。 ランダム化比較試験 (Randomized Controlled Trial: RCT) RD デザイン (Regression Discontinuity Design: 回帰不連続設計法) 集積分析 (Bunching Analysis) パネル・データ分析 各手法がどういうアプローチか、それぞれの強みと弱みがわかりやすく書かれています。事例とともに解説されるのでイメージしやすく、分析者はどのように考えて設計しているかを知ることができます。 2. 制約の中でいかに工夫するか データ分析とは、制約との戦いです。 ほとんどの場合、分析の目的を達成するための理想的なデータが手に入ることはありません。コストやそもそもデータが存在しないなどの現実的な理由から、データに制約がある状況で分析をすることになります。 分析設計は、制約がある中で、それでも目的を果たすために考えられる可能な限りで、できる分析を考えることです。 本書で取り扱われる分析手法も、制約によってどれを使うかが決まります。例えば、ランダム化比較試験をやりたいが、適切なデータが得られないので RD デザインになるというものです。 制約の中で何ができるかを考えることは、分析者にとって難しさであり工夫のしどころです。私は、ここにデータ分析の醍醐味があると思います。 3. 分析結果がどう役立つか データ分析からどういう結果が得られるかも、データ分析のおもしろさです。 仮説通りの結果か、新しい発見が得られるか、仮説を覆すような予想外の結果なのかは、データ分析をやって初めてわかります。また、数字をどう解釈し、何を意味するのかを考えることは、分析者にとってはやりがいのあることです。 本書の事例で興味深かったのは、分析設計や得られた分析結果だけではなく、結果がどう役に立つかまで触れていることです。因果関係がわかるからこそ、次に活かすことができます。 いかに説得力を高めるか データ分析によって説得力のある結果を提示するために注意したいことは、結果の受け手への透明性をいかに高めるかです。透明性には、以下の2つがあります。 分析の再現性 分析のわかりやすさ 1.

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『データ分析の力　因果関係に迫る思考法』

選評 政治・経済 2017年受賞 伊藤 公一朗 (いとう こういちろう) 『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』 (光文社) 1982年生まれ。 カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了(農業資源経済学専攻)。Ph.

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シリーズ データ分析の力 因果関係に迫る思考法 本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。なぜ因果関係に焦点を当てるかというと、因果関係を見極めることは、ビジネスや政策における様々な現場で非常に重要となるためです。また、この「因果関係の考え方」について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。 SALE 8月26日(木) 14:59まで 50%ポイント還元中! 価格 858円 [参考価格] 紙書籍 858円 読める期間 無期限 電子書籍/PCゲームポイント 390pt獲得 クレジットカード決済ならさらに 8pt獲得 Windows Mac スマートフォン タブレット ブラウザで読める

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一つの可能性が「パネル・データ分析」である。「パネル・データ分析」とは、観察対象を複数の期間において観察し、別のグループと比較することである。 ●パネル・データ分析の鉄則 ・介入が起こった時期の前後のデータが、介入グループと比較グループの両方について入手できるか確認する ・平行トレンドの仮定が成り立つか確認する 「平行トレンド」→もし介入が起こらなかった場合、介入グループの平均的結果と比較グループの平均的結果は平行に推移する。 ・平行トレンドの仮定が成り立つと断言できた場合、2つのグループの平均値の推移をグラフ化し、介入効果の平均値の測定を行う ●パネル・データ分析の強み 介入グループに属する全ての主体に対して介入効果の分析が可能であり、分析できる対象の範囲が狭いRDデザインや集積分析に比べて優れた点である。 ●パネル・データ分析の弱み 仮定が非常に難しい。X以外の要因が重なれば、たちまち平行推移が成り立たなくなってしまう。 また、複数機関のデータを介入グループと比較グループの両方について収集する必要がある。 6 実践編 どうすればデータ分析をビジネス戦略や政策形成に生かせるのだろうか? ①データ分析専門家との協力関係を築く データ分析とは、ただデータを取ってそれをエビデンスとして示せばいいというものではない。収集すべきデータは何なのかといった、「コンピュータにデータが上がって来る前の段階も含めたスキルや経験」が重要になる。そのため、データ分析の結果を利用する「現場の人間」とデータ分析官の協力が必要である。 ②データへのアクセスをひらく なるべく多くの団体・企業が、行政データ・経営データを利用できるような環境を整える。 7 データ分析の限界 ①データ自体に問題がある(数値が正しく記録されていない、大量の欠損値がある、サンプルが偏っている)ときは、優れた分析手法でも解決できない。 ②実験や自然実験で得られた分析結果が、分析で使われたサンプル以外にも適用できるかわからない→「外的妥当性」の問題。データの取得範囲に依存する。 ③データ分析者やデータ分析のパートナーの意に沿わない結果は世の中に出てきにくい。 ④介入グループに施した介入が比較グループにも「波及効果」を持つ可能性がある。 ⑤小規模の実験の結果と大規模な政策の結果がズレる場合がありうる。

実際にこのケースでは、70歳を堺に非連続的にサービス利用者が増えており因果関係がありそうということがわかりました。 ただRCTと違い、負担額が変わらない場合の事象は正確には観測できないので、手法としての強力さではRCTに軍配が上がります。 コストや工数の問題でRCTが実施できない場合は、自然実験手法を用いてみるとよいでしょう! 本の中では、集積分析・パネルデータ分析など他の手法についても紹介されていますので是非よんでみてください! 因果関係を証明する上での注意点 最後に因果関係を見極める上での注意点について見ていきます!

大田区平和の森公園で起きた猫の不審死事 件ですが、3匹の猫が外傷なく亡くなっていたようで、、、犯人が逮捕されていないとのことですがその目撃情報などが気になりますよね。。。 猫や犬などのペットを飼っている人はもちろん、そうでない人からしても不気味で怖いですもんね、、、大きな事件を起こす人ってこういった事件から発展するケースが過去にもありましたからね。。 そこで!今回は 大田区【平和の森公園】猫不審死の犯人は誰なのか、目撃情報や特徴 などについて調べてみました! 大田区【平和の森公園】で猫不審死が発生?現場の詳しい状況や現在の捜査状況を確認!

幼児向けアスレチックもある「平和の森公園　フィールドアスレチック」　大田区 | ココフル

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大田区 平和の森公園庭球場 ミックスオフ 中級～ (東京都) テニス オフネット No.1912026

大田区の平和の森公園で猫が次々と亡くなっている事件ですが、まだ死因が判明していないようですね~。しかし 外傷がないということから死因は毒物や薬物などの可能性 もあるようで、、、 となると近隣に住んでいてペットを飼っている人などは特に心配ですよね~。。というかペットを飼っていなくても、そんな危険物を持ち歩いている人がいる可能性がありますからね~。。 そこで!今回は大田区平和の森公園の猫の死因について調べてみました! 最後までお読みいただけると嬉しいです♪ 大田区平和の森公園で猫が不審死?事件の状況や犯人の行方をチェック!

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May 20, 2024, 11:21 am