「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」を読んで（1/20）

「データ分析の力　因果関係に迫る思考法」（伊藤公一朗著）を読んでの感想です。

なぜこの本を手に取ったかと言われれば「はじめに」にその理由が書いてあります。
（引用は赤字です）

自分が分析の当事者でない場合にも、「誰かのデータ分析に騙されないために」データ分析の結果を見極める力が重要になってきているのです。（P.6）

まさにこれ…ええ、割と提示されたデータ分析結果を信じやすいもんで。
その辺、何かしらの知識を得たいなあと手に取ったわけです。

最近で言うと、テレビのニュースで「⚪︎⚪︎の平成29年度第3四半期は何%増収！」と見て、
ああ、業績いいんだと思ったわけです。しかし、決算短信を読みに行ったら、減益だし、
販管費膨らんでるし、コメントもなんだか弱々しい…これで良いと言えるのか、と。

信じやすいし、思い込みやすいんで何か対策を、ね。

さて内容。

本書では、データ分析の考え方で最も基本になる「因果関係の見極め方」について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説してきます。（P.10-11）

と、まさにそんな感じでした。（当たり前か）

ストーリーでわかりやすく理解を促して、どういったものかを伝える、そんな具合。
なので、中にも書いてありますが”超入門"です。

ただ具体例が「オバマ前大統領の選挙活動におけるマーケティング戦略」などのため、
その実例そのものに興味を惹かれますよね？
また、この例のようにアメリカの話が多く、わたし的には”本筋と異なるところで”知識を増やした感じです。

現在のところ英語で書かれている書物が和書よりも格段に良い状況だと著者は感じています。その理由の一つは、アメリカの経済学部の学生は計量経済学の理論的・実践的トレーニングをきっちりと受けるため、全米で大きな需要があり、教科書間での競争も激しいためです。（P.267）

参考図書のページでこの記載…日本は…

では個人的な締めを。
正直、ここで知った手法なりをいきなり使う…というのは自分には無理だなと。
ただ、騙されないための質問だったり、自分がデータを扱うときの切り口は…
というとっかかりには最適でした。

しかしこのジャンル、計量経済学というんだなあ。






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