つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)(中古品)
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648177136
商品説明
(中古品)
つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)
【ブランド名】
マイナビ出版
小川雄太郎: author;
【商品説明】
ビジネスで実践できるデータ分析力をマスター! ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標(平均、標準偏差、相関)だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。 本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。 ・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか」「?研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか」?など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。 ・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。 本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。 プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。 データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。 Part 1:因果推論 第1章 相関と因果の違いを理解しよう 第2章 因果効果の種類を把握しよう 第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう 第4章 因果推定を実装しよう 第5章 機械学習を用いた因果推論 Part 2:因果探索 第6章 LiNGAMの実装 第7章 ベイジアンネットワークの実装 第8章 ディープラーニングを用いた因果探索
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
写真は代表画像であり実際にお届けする商品の状態とは異なる場合があります。
中古品の場合は中古の特性上キズ、汚れがある場合があります。
他モールでも併売しておりますので、万が一お品切れの場合はご連絡致します。
ご注文からお届けまで
1.ご注文
ご注文は24時間受け付けております
2.注文確認 ご注文後、注文確認メールを送信します
3.在庫確認
在庫切れの場合はご連絡させて頂きます。
※中古品は受注後に、再メンテナンス、梱包しますのでお届けまで3〜7営業日程度とお考え下さい。
4.入金確認
前払い決済をご選択の場合、ご入金確認後、配送手配を致します。
5.出荷
配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。
6.到着
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。
つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門 (Compass Data Science)
【ブランド名】
マイナビ出版
小川雄太郎: author;
【商品説明】
ビジネスで実践できるデータ分析力をマスター! ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標(平均、標準偏差、相関)だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。 本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。 ・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか」「?研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか」?など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。 ・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。 本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。 プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。 データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。 Part 1:因果推論 第1章 相関と因果の違いを理解しよう 第2章 因果効果の種類を把握しよう 第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう 第4章 因果推定を実装しよう 第5章 機械学習を用いた因果推論 Part 2:因果探索 第6章 LiNGAMの実装 第7章 ベイジアンネットワークの実装 第8章 ディープラーニングを用いた因果探索
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ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標(平均、標準偏差、相関)だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。
本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。
・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか」「?研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか」?など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。
本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実
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