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つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析因果推論・因果探索の実践入門[小川雄太郎]
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つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門
小川雄太郎

3,168(税込)送料無料

商品情報

  • 発売日:  2020年07月01日頃
  • 著者/編集:   小川雄太郎
  • 出版社:   マイナビ出版
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  224p
  • ISBN:  9784839973575

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商品説明

【内容情報】(出版社より)
ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標(平均、標準偏差、相関)だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。
本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか?」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか?」など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。

本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。

プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1:因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効果の種類を把握しよう
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章 因果推定を実装しよう
第5章 機械学習を用いた因果推論
Part 2:因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
因果推論はなんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。因果探索はアンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。それぞれのテーマをさらに詳しく分析するための機械学習・ディープラーニング活用まで、実際に手を動かしながら習得できる内容です。

【目次】(「BOOK」データベースより)
第1部 因果推論(相関と因果の違いを理解しよう/因果効果の種類を把握しよう/グラフ表現とバックドア基準を理解しよう/因果推論を実装しよう/機械学習を用いた因果推論)/第2部 因果探索(LiNGAMの実装/ベイジアンネットワークの実装/ディープラーニングを用いた因果探索)

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