統計的因果推論と因果探索について｜M3 Data Science Blog
こんにちは。エムスリーデータ分析グループの中島です。 本記事ではマーケティングやデータサイエンスの文脈で重要度が高まっている統計的因果推論への足掛かりをデータ分析グループの業務と結び付けながらご紹介したいと思います。 1. はじめに「A→Bの因果関係がある」とは、Aへ介入する（Aを変化させる）ことよって、要因Bを変化させることができることを意味します。 具体例で考えると、投薬（A）の有無によって病気の治癒率（B）が変化する場合、投薬→治癒率の因果関係があるといえるわけです。 このような因果関係をデータを活用して解き明かそうとするのが統計的因果推論の目的ですが、大別するとさらに次の２つに分類されます。 (1) 因果の方向を既知のものとして因果の大きさを評価(因果推論) (2) 因果の方向の決定・探索(因果探索) これらの基本的な考え方と手法について紹介をしたいと思いますが、その前に重要な概念
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
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