[BOOKデータベースより]
この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。たとえば、紹介する手法は非専門家でも実務に応用しやすい「Ａ／Ｂテスト・ＤＩＤ・ＲＤＤ」の３つに絞り、とくにＡ／Ｂテストについては、実務でぶつかる課題も交えて丁寧に解説を行っています。
１章 はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論
２章 Ａ／Ｂテストを用いてクリーンに効果検証を行う
３章 Ａ／Ｂテストを用いて実務制約内で効果検証を行う
４章 Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓを用いて効果検証を行う
５章 Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ Ｄｅｓｉｇｎを用いて効果検証を行う
６章 おわりに：実務における課題と展望
Pythonで効果検証の実務を学ぼう！
この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。
実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences（DID）・Regression Discontinuity Design（RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。
とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。
また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。
本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。
本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。
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