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

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。

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

目次

第1部　因果推論
第1章　相関と因果の違いを理解しよう
1-1　因果推論が必要となる架空事例の紹介
1-2　相関と因果の違い、疑似相関とは
1-3　Google Colaboratoryを用いたPythonプログラミング：疑似相関の確認
第2章　因果効果の種類を把握しよう
2-1　反実仮想と様々な因果効果（ATE、ATT、ATU、CATE）
2-2　介入（doオペレータ）とは
2-3　本書で使用する数学記法の整理
2-4　調整化公式とは
第3章　グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
3-1　構造方程式モデルとグラフ表現（因果ダイアグラムDAG）
3-2　バックドア基準、バックドアパス、d分離
3-3　ランダム化比較試験RCTによる因果推論
第4章　因果推論を実装しよう
4-1　回帰分析による因果推論の実装
4-2　傾向スコアを用いた逆確率重み付け法（IPTW）の実装
4-3　Doubly Robust法（DR法）による因果推論の実装
第5章　機械学習を用いた因果推論
5-1　ランダムフォレストによる分類と回帰のしくみ
5-2　Meta-Learners（T-Learner、S-Learner、X-Learner）の実装
5-3　Doubly Robust Learningの実装
第2部　因果探索
第6章　LiNGAMの実装
6-1　LiNGAM（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）とは
6-2　独立成分分析とは
6-3　LiNGAMによる因果探索の実装
第7章　ベイジアンネットワークの実装
7-1　ベイジアンネットワークとは
7-2　ネットワークの当てはまりの良さを測る方法
7-3　変数間の独立性の検定
7-4　３タイプのベイジアンネットワークの探索手法
7-5　PCアルゴリズムによるベイジアンネットワーク探索の実装
ほか

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