Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ効果検証入門
発売日：2024年5月
- ページ数
- ２９８ｐ
- ISBN
- 978-4-274-23116-2
- 著者情報
- 伊藤 寛武（イトウ ヒロタケ）
２０１４年一橋大学経済学部卒業、２０１５年同大学経済学研究科修士課程修了。２０２１年慶應義塾大学政策・メディア研究科博士課程修了、博士（学術）。資産運用会社、コンサルティング会社、大学研究員を経て、現在サイバーエージェントに勤務。データサイエンティストとして広告配信システムのプロダクトグロースに従事
金子 雄祐（カネコ ユウスケ）
２０１６年東京大学経済学部卒業、２０１８年同大学経済研究科統計学コース修士課程修了後、サイバーエージェント入社。入社後は広告配信システムの開発チームにおいて予測モデルやレコメンドエンジンの開発や効果検証の業務に従事。２０２１年よりＤａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｅｎｔｅｒボードメンバーも務める。Ｋａｇｇｌｅ Ｍａｓｔｅｒ
安井 翔太（ヤスイ ショウタ）
２０１３年、ノルウェー経済大学修士課程修了（ＭＳｃ ｉｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ）後、サイバーエージェント入社。入社後は広告代理店で広告効果検証等を行い、２０１５年にアドテクスタジオへ異動。その後は機械学習の応用や、機械学習が使われている状況下でのデータ分析や効果検証を主な業務とする。２０１６年よりＡｌ Ｌａｂ経済学グループを設立。２０１９年よりＤａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｅｎｔｅｒ副所長も務める
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商品説明
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。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。たとえば、紹介する手法は非専門家でも実務に応用しやすい「Ａ／Ｂテスト・ＤＩＤ・ＲＤＤ」の３つに絞り、とくにＡ／Ｂテストについては、実務でぶつかる課題も交えて丁寧に解説を行っています。
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
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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