ビジネスのための施策効果の検証 ~Pythonとエクセルによる因果推論の実践~【非エンジニア向け:データ分析速習】
What you'll learn
- データの見方とバイアスの理解
- 因果推論の基礎
- さまざまな効果検証手法
- Pythonによる効果検証の実施
- 計量経済学の基本
Requirements
- 簡単なPythonのプログラミングができるとよいですが、経験なくても良いです
Description
マーケティングや事業開発において、新しい施策を行うことがよくありますよね?
施策を行う際は、頑張って考えて実施するかもしれませんが、その施策結果の検証はしっかりとできていますでしょうか?
あまり結果の検証はやっていないという方もいるかもしれませんし、やってはいるけれども、単純な平均比較くらいしかしていないという人もいるかと思います。
実際、施策効果の検証というのはけっこう難しいものでして、ただ単純に比較するなどすると、さまざまなバイアスのせいで正しく効果を検証することができないことがよくあります。
そこで本コースでは、初学者向けに改めてデータを見るときの注意点や、実際の効果検証手法を学んでいただきたいと思います。合わせてPythonとエクセルを使った簡単な実践演習も用意しているので、手を動かしながら理解を深めていきましょう!
目次
データの見方とバイアス(データを見るのは難しい)
因果推論の基礎
回帰分析による効果検証
傾向スコア
差の差法
回帰不連続デザイン
Pythonとエクセルによる演習
注意点
本コースは初学者向けの因果推論の基礎講座になりますので、すでに実務で因果推論を実施しているような方は、対象外になります
Pythonを使って実践しますが、十分な経験はなくてもかまいません
環境設定などの動画は用意していませんので、初めてPythonを使う方はAnacondaなどを入れておくとよいかと思います
速習コースになりますので、厳密性などは考慮しておりませんのでご了承ください
Who this course is for:
- データサイエンス初学者
- 実務でデータを使って効果検証をする必要が出てきた方
- データ分析を初めて行うマーケティング担当の方
- データの見方を学んでおきたい方
- データでだまされたくない方
Instructor
自己紹介:
株式会社Mikage代表取締役
京都大学理学部、同大学院理学研究科を修了。博士(理学)。
新卒でエンジニアとして就職し、金融機関の基幹システム開発に従事。
データアナリティクスコンサルや事業会社にてデータサイエンティストとして働き、現在は独立してクライアントのデータ分析やAI関連業務に携わる。
プログラミング言語は主にSQLとPythonを使う。クラウドはAWSがメイン。
資格:
統計検定準1級、応用情報処理、教員免許(高校数学)