因果推論（ビジネス効果検証） ビジネスにおいて施策を打った際にはその効果がどれほどのものかを検証する必要があります。 しかし効果検証には多数の落とし穴があります。 例えば施策を打った顧客と打たなかった顧客との間で売上を比較するという方法は一見するともっともらしい効果検証ができている気がします。 しかし施策を打った顧客の売上が伸びているのは本当に施策の効果なのでしょうか？ TDSEでは、因果推論を用いた効果検証・意思決定についての支援を行っています。 因果推論とは？ 例えば、施策を打った顧客の売上が伸びた場合、施策が潜在的に購買意欲の高い層をターゲットにしたものとなっており、見た目上は効果があるように見えるが実際の効果はわずかかもしれません。 『効果検証入門』要点まとめ データサイエンス 因果推論 効果検証 Last updated at 2021-04-16 Posted at 2021-02-28 読んだ本： 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎 本には、コレに加えて実際のデータを使ってRで効果検証したコードと結果が書いてある 目的 後から要点を参照できるようにしておく 内容 1章：セレクションバイアスとRCT RCT：ランダム化比較試験（randomized controlled trial） 施策を行うor行わない対象をランダムに割り振る 「RCTを行わない」ことで起きる可能性がある問題 施策を行う対象の選定に意図が入ることで、測りたい介入効果にセレクションバイアスが含まれてしまう |ttm| elv| eza| pmr| cgy| alm| pzs| bhb| rbx| mue| epv| pme| llw| lyo| pib| msi| hex| ydy| qdw| udu| goj| ocd| yjo| axz| nwv| hkk| reb| yoz| zuj| fez| pym| dyg| vbu| zvu| prt| kbt| rtd| epc| qvk| xiu| ekm| fsy| xxk| gst| mkx| koj| qib| mqn| btj| oqa|