出版社内容情報
伊藤公一朗［イトウ コウイチロウ］
内容説明
ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う―。本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第２章以降では、ランダム化比較試験、ＲＤデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。
目次
第１章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか
第２章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」―ランダム化比較試験（ＲＣＴ）
第３章 「境界線」を賢く使うＲＤデザイン
第４章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析
第５章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析
第６章 実践編：データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには？
第７章 上級編：データ分析の不完全性や限界を知る
第８章 さらに学びたい方のために：参考図書の紹介
著者等紹介
伊藤公一朗［イトウコウイチロウ］
シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授。１９８２年宮城県生まれ。京都大学経済学部卒、カリフォルニア大学バークレー校博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．）。スタンフォード大学経済政策研究所研究員、ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、２０１５年より現職。全米経済研究所（ＮＢＥＲ）研究員、経済産業研究所（ＲＩＥＴＩ）研究員を兼務。専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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