分析者のための因果推論入門 (オンライン、学生無料)

イベント詳細 ビジネスの現場では、施策の効果や介入の影響を正しく評価することが求められる。しかし、単なる相関分析では交絡要因の影響を排除できず、誤った意思決定につながるリスクがある。統計的因果推論は、観測データから因果効果を適切に識別・推定するための理論的枠組みであり、マーケティング施策の効果検証、人事施策の評価、事業パートナー向けサービスの影響分析など、幅広い実務課題に応用できる。
本セミナーでは、統計的因果推論の二大アプローチである潜在反応モデル（Rubin流）と構造的因果モデル（Pearl流）の両方を体系的に解説し、それらの接続についても丁寧に扱う。条件付き確率やベイズ推定といった統計的基礎から出発し、傾向スコア法、マッチング、差分の差分法、回帰不連続デザイン、さらには機械学習を用いた異質な因果効果の推定まで、実務で必要となる手法を幅広くカバーする。
セミナーの前半では、統計的基礎と潜在反応モデル・構造的因果モデルの理論を段階的に積み上げ、後半では、パネルデータへの応用や、ロイヤリティプログラムの効果検証・従業員研修の業績への影響分析・加盟店向けサービスの売上効果分析といった具体的なビジネス事例を通じて、理論と実践の橋渡しを行う。各手法について、「どのような仮定のもとで因果効果が識別できるのか」「実務で適用する際にどのような点に注意すべきか」を重視して解説する。
本セミナーの目的は、手法のカタログを網羅することではなく、因果推論の考え方を実務の意思決定に活かせる力を身につけることにある。データ分析の結果をより確かな根拠に基づく施策提案につなげたい方、相関と因果の区別を意識した分析を実践したい方に最適なセミナーです。
レベル: 本セミナーは、統計的因果推論を実務に活用したいデータ分析者・企画担当者・意思決定者を主な対象とする。前提知識としては、統計検定2級程度の基礎的な統計知識（確率、回帰分析の基本的な考え方）を仮定する。因果推論の事前知識は必要としない。数理的に厳密な証明には踏み込まず、各手法の考え方・仮定・実務上の注意点の理解に重点を置く。
セミナーは、10:30–11:45、13:00–14:15、14:30–15:45、16:00–17:15 の4コマ構成で行う。
(学生証をお持ちの場合「学生」、大学および公的研究所ににお務めの場合「アカデミア」、一般企...

プラットフォーム: peatix / 主催者: 待兼山データサイエンス