データ分析の力 因果関係に迫る思考法 の商品レビュー

伊藤公一朗(著者)

2020/06/05

実践的データ分析の超入門書。ド文系で数字の苦手な私でも読みやすく、内容がスッと入ってきてよく理解できた。データ分析に興味あるけど、数字苦手で踏み出せない人にとてもオススメ。この本から入るべき！

2020/04/01

統計学の分野で用いられる、RCT試験、RDデザイン、集積分析、パネルデータ分析を民間・公共分野の双方での活用事例と共に説明してくれる秀逸な本です。

通常、データ分析と銘打った本は恣意的な結論づけだったり、信憑性に欠けたりするのだけれど、この本はそもそも、誤った結論に陥らない為の前提から説明してくれます。また、新書で求められている難易度のギリギリのラインを狙っているような記述も有りがたいです(発展的な内容は、付録で参考図書を読みましょう)。

現場でやってる人間からすると、RCT以外は明日からでも使い出せるのではないでしょうか。

2020/03/20

原因と結果を明確にするための手法が分かりやすく書かれていたので読みやすくて良かったです。
色々な分析手法はありますが、それぞれ使える場合や前提条件などあるので、それらを理解して使い分けが出来るようにならないとダメだなと思いました。

2020/01/13

データ分析をする上での比較について詳しく説明がされている。

参考になった点
・xという介入を行った際に、その影響を検証するためには、AとB(= A + x)を比較しなければならない
・RDデザイン：xという介入を行わなかった場合、yという事象がジャンプすることはないという仮定

2019/12/26

目的
仕事復帰に向けて勘をとりもどす。
データ分析について新しい切り口があれば学びがたい。

気になるポイント
・因果関係と相関関係は違う。相関関係では、本当にそれがレバーなのかはわからない。あくまで関係があることがわかるだけ。
・因果関係をデータ分析によって明らかにする最長の方法はRCT（ランダムか比較試験）
・RCTが利用できない場合自然実験という手法を用いることができる。自然実験とは、あたかも実験があったかのような状況を用いて因果関係を分析する手法。RDデザインは境界線をうまく使い因果関係に迫ることができる。
・集積分析。階段上の変化を使い因果関係に迫る。
・パネルデータ分析。複数グループに対して、複数期間のデータ入手できる場合。
　簡単にいうと、複数グループの介入前後のデータ比較を行う。
　平行トレンドが成り立つ仮定が必要。確認する。

感想 （個人的）
データや情報の正しい見方を学ぶことは非常に重要だ。
あおられない、だまされない地頭をつくることためにはどうすればいいんだろうか？

2019/11/20

タイトルの通りデータ分析から因果関係を明らかにするためのアプローチや考え方などが学べます。いくつかの事例を用いて紹介や説明していること、また数式などはほとんど出てこないため、取っ付き安い内容になっています。会社勤めされている方も参考になることは多々あるかとは思いますが、著者も書いているとおりで、どのアプローチをするかは結構難しいかなとおもいました。またビジネスは動的に、かつさまざまな介入を受けて動いているため、明確な因果関係を明らかにするのは難しいのかもしれません。いずれにしてもビジネスでデータ分析や因果関係を明らかにすることの難しさを改めて感じる本でもあるのかなと思いました。

2019/08/25

最初に因果関係と相関関係は違う、第三因子の存在の可能性に触れておきながら、RCTにしてもRD法にしてもパネルデータ分析にしても、結局第三因子の関与を否定する決定的な説明がなく、自己矛盾した内容にしか見えない。第6章も当たり前のことすぎて、この辺りで読むことを放棄。
よくこの内容で本出すな(金とるな)、としか思えない。

2019/07/21

期待と違って経済学で扱うデータ分析に絞った内容だが、大まかな姿が概観できて視野が広がった。世の中には単なる相関を因果関係と称しているものはまだマシな方で、偽相関やら因果が逆転しているものなど、眉唾ものの統計分析は少なくない。そういうトンデモ分析に騙されないこともビッグデータ時代を生きる重要な資質になろう。

2019/05/09

数式を使わないで説明可能なデータ分析の手法について、解説している初級者向けの本。文系の人間には有難い。
本の中で推奨されている中級レベルの本にもチャレンジしてみたい。
それにしても、日本の政策はその効果についてキチンと分析して、効果のあるものだけにするような仕組みが必要だ。政治家、官僚はもっと勉強すべきだろう。

2019/04/28

すごい分かりやすかった。文系でもサクサク読めるように全く数式が出てこない。数式が出てきても分かるレベルになると、よりこの学問が面白くなるんだろうな。