超文系がデータ分析を仕事で使うコツ：日経ビジネスオンライン
ビッグデータをいかに活用するかが注目を集めている昨今。統計学の本がベストセラーになるなど、データ分析にかかわる“理系の知識”の必要性を感じている人は多い。一方で、営業やマーケティングに携わる一般ビジネスパーソンはいわゆる“文系”がほとんどだろう。 そこで、大阪ガスの企業内データサイエンティストとして著名かつ、文系の営業マンらと長年協働してきた経験を持つ同社ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏に、文系の人でも、データ分析を理解し、仕事で使いこなすには何をすればいいのかを聞いた。 （聞き手は三木いずみ） 河本さん自身は、データサイエンティストで理系ですが、社内の事業や経営に分析結果を生かす際には、企画や営業といった文系の人と仕事をされることも多いかと思います。 河本：そうですね。営業の現場の人から話を聞きながら、分析モデルを作りますし、出てきた分析結果の数字について、最終的にどう活用するか
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
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