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価格¥3,000
Pythonで効果検証の実務を学ぼう!この本は、Pythonを用いた効果検証の入門書です。実務上で発生する問題を取り上げ、理論と紐づけて、実際にコードに落とし込んで解説していきます。効果検証の書籍は数多くありますが、そのなかでも、本書は以下の3点において特徴的です。1 紹介する手法を、A/Bテスト・差分の差法(DID)・回帰不連続デザイン(RDD)の3つに絞る2 A/Bテストについて詳細に解説する3 すべての分析をPythonで行う紹介手法を3つに絞っているのは、これら以外の手法を実務に応用する場合、必要な仮定を満たすことが困難だというリスクがあるためです。そのため本書では、実務上のユースケースが十分に多く、計量経済などの専門家以外でも使いやすい3手法を解説することにしました。また、そのなかでもA/Bテストの解説に多くの紙面を割き、実務上の課題について丁寧に紐解いていきます。さらに、これまで効果検証の書籍はRで分析をすることが多かったのですが、本書ではすべての分析をPythonで行います。これは、分析者がデータサイエンティストや他のエンジニアとコミュニケーションをとりやすくなることを狙いとしています。
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出版社からのコメント
Pythonで効果検証の実務を学ぼう!この本は、Pythonを用いた効果検証の入門書です。実務上で発生する問題を取り上げ、理論と紐づけて、実際にコードに落とし込んで解説していきます。効果検証の書籍は数多くありますが、そのなかでも、本書は以下の3点において特徴的です。1 紹介する手法を、A/Bテスト・差分の差法(DID)・回帰不連続デザイン(RDD)の3つに絞る2 A/Bテストについて詳細に解説する3 すべての分析をPythonで行う紹介手法を3つに絞っているのは、これら以外の手法を実務に応用する場合、必要な仮定を満たすことが困難だというリスクがあるためです。そのため本書では、実務上のユースケースが十分に多く、計量経済などの専門家以外でも使いやすい3手法を解説することにしました。また、そのなかでもA/Bテストの解説に多くの紙面を割き、実務上の課題について丁寧に紐解いていきます。さらに、これまで効果検証の書籍はRで分析をすることが多かったのですが、本書ではすべての分析をPythonで行います。これは、分析者がデータサイエンティストや他のエンジニアとコミュニケーションをとりやすくなることを狙いとしています。