Pythonで学ぶ効果検証入門 安井 翔太(監修) - オーム社 【利用不可】
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Pythonで学ぶ効果検証入門
- 書店発売日
- 2024年5月21日
- 登録日
- 2024年4月8日
- 最終更新日
- 2024年7月11日
紹介
Pythonで効果検証の実務を学ぼう！
この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。
実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences（DID）・Regression Discontinuity Design（RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。
とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。
また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。
本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。
本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。
目次
1章 はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論
2章 A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う
3章 A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う
4章 Difference in Differencesを用いて効果検証を行う
5章 Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う
6章 おわりに：実務における課題と展望
上記内容は本書刊行時のものです。
