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実践的な意思決定力を身につける！
Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える!
本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。
さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。
本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。
本書の特徴
・実践的な学習と活用
因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。
・直感的な理解のための全体像の把握と図解
因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。
・意思決定のためのガイドライン
最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。
はじめに
第1章 因果の探求から社会実装
第2章 因果推論の基礎
第3章 基本的な因果推論手法
第4章 因果推論高度化のための機械学習
第5章 因果推論と機械学習の融合
第6章 感度分析
第7章 因果推論のための時系列解析
第8章 因果構造をデータから推定する因果探索
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