つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 | マイナビブックス

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

  • 著作者名:小川雄太郎
    • 書籍:3,168円
    • 電子版:3,168円
  • B5変:224ページ
  • ISBN:978-4-8399-7357-5
  • 発売日:2020年06月30日
  • シリーズ名:Compass Booksシリーズ
  • 備考:初~中級
  • mixiチェック
  • このエントリーをはてなブックマークに追加

内容紹介

ビジネスで実践できるデータ分析力をマスター!

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

電子版の購入は姉妹サイト「IT書籍ストア Manatee」がオススメ!
充実のラインナップに加え、割引セールも定期的に実施中!

商品を選択する

フォーマット 価格 備考
書籍 3,168
PDF 3,168 ※ご購入後、「マイページ」からファイルをダウンロードしてください。
※ご購入された電子書籍には、購入者情報、および暗号化したコードが埋め込まれております。
※購入者の個人的な利用目的以外での電子書籍の複製を禁じております。無断で複製・掲載および販売を行った場合、法律により罰せられる可能性もございますので、ご遠慮ください。

電子書籍フォーマットについて

  

備考

小川 雄太郎(おがわ・ゆうたろう)
SIerのAIテクノロジー部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。
明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。
本書の他に『つくりながら学ぶ! 深層強化学習 -PyTorchによる実践プログラミング-』、『つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング』(以上マイナビ出版)、『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』(技術評論社、共著)なども執筆。

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
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索
8-1 因果探索とGAN(Generative Adversarial Networks)の関係
8-2 SAM(Structural Agnostic Model)の概要
8-3 SAMの識別器Dと生成器Gの実装
8-4 SAMの損失関数の解説と因果探索の実装
8-5 Google ColaboratoryでGPUを使用した因果探索の実行
 

最近チェックした商品

Tポイント利用手続き

         Tポイント利用手続きに関する同意事項

                                株式会社マイナビ出版

株式会社マイナビ出版が提供するマイナビBOOKSにおいてTポイントご利用続きをされる方は、以下に掲げるお客様の個人情報の取り扱いについてご確認の上、ご同意下さい。

マイナビBOOKSにおいてTポイントサービスをご利用いただいた場合に、当社から、次に掲げる<提供情報>を、<提供目的>のためにCCCMKホールディングス株式会社(以下、「MKHD」といいます)へ提供します。

  <提供目的>:MKHDの定める個人情報保護方針及びマイナビBOOKSにおけるT会員規約第4条に定める利用目的で利用するためTポイントサービスを利用するため
  <提供情報>:
   1)お客様が【マイナビBOOKS】の正当な利用者であるという情報
   2)ポイント数・利用日
   3)その他、Tポイントサービスを利用するにあたり必要な情報

  <提供方法>: 電磁的記録媒体の送付またはデータ通信による。ただし、提供するデータについては暗号化を施すものとする。

なお、MKHDに提供された、以下の情報の利用については、MKHDの定める個人情報保護方針及びT会員規約 に沿って取り扱われます。
上記の情報提供の停止をご希望される場合には、【マイナビBOOKS】におけるTポイント利用手続きの解除を実施していただく必要があります。
Tポイント利用手続きの解除、およびTポイントサービスにおける個人情報に関するお問い合わせ先は、以下のとおりです。
お客様お問い合わせ先:Tサイト(https://tsite.jp/contact/index.pl )

 なお、Tポイント利用手続きの解除が完了しますと、マイナビBOOKSにおけるTポイントサービスをご利用いただけなくなりますので、予めご了承ください。

Tポイント利用手続きを行いますか?