著者による『効果検証入門（安井翔太氏）』の解説動画

『効果検証入門（著：安井翔太氏）』を読んでいます。

本人による解説動画があったので、メモとして記載しておきます。

動画

『効果検証入門から見直すデータサイエンス』株式会社サイバーエージェント　安井 翔太氏（2020年8月28日webセミナー）

• 上記の動画は、因果推論・計量経済学を使った効果の検証についての入門の入門みたいな話。
• 動画としては1時間程度あるが、途中・最後10分程度は質疑応答があるので、実質40分程度の講義
• なぜ、因果推論が大切なのか（「効果の検証」「データのバイアスの無視」など）を説明してくれる。因果推論によって、リスクの理解と対策が可能になる。

動画の目次

動画の目次は以下の通り。

1. 効果検証の入門
2. 効果検証の考え方に基づくデータサイエンスに対する2つの疑問
3. 効果の出せるデータサイエンス

動画の資料

speakerdeck.com

効果検証入門のレビュー動画

また、以下は、『効果検証入門（著：安井翔太氏）』のレビュー動画。概要を掴むのにはおすすめ。

www.youtube.com

『効果検証入門』で学べること

• データに潜む「バイアス」を知る
• バイアスを除く術を学ぶ

本の目次

嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析

1 章 セレクションバイアスとRCT

　　1.1 セレクションバイアスとは

　　1.2 RCT（Randomized Controlled Trial）

　　1.3 効果を測る理想的な方法

　　1.4 R によるメールマーケティングの効果の検証

　　1.5 ビジネスにおける因果推論の必要性

2 章 介入効果を測るための回帰分析

　　2.1 回帰分析の導入

　　2.2 回帰分析におけるバイアス

　　2.3 回帰分析を利用した探索的な効果検証

　　2.4 回帰分析に関するさまざまな議論

3 章 傾向スコアを用いた分析

　　3.1 傾向スコアのしくみ

　　3.2 傾向スコアを利用した効果の推定

　　3.3 機械学習を利用したメールマーケティング施策の効果推定

　　3.4 LaLonde データセットの分析

4 章 差分の差分法（DID）とCausalImpact

　　4.1 DID（差分の差分法）

　　4.2 CausalImpact

　　4.3 大規模禁煙キャンペーンがもたらすタバコの売上への影響

　　4.4 不完全な実験を補佐する

5 章 回帰不連続デザイン（RDD）

　　5.1 ルールが生み出すセレクションバイアス

　　5.2 回帰不連続デザイン（RDD）

　　5.3 nonparametric RDD

　　5.4 回帰不連続デザインの仮定

　　5.5 ビジネスにおける介入割り当てルール

以上になります。