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因果推論研修～原因と結果を正しく見抜く

情報リテラシー（統計・データ分析）

因果推論研修～原因と結果を正しく見抜く

多様なデータの背後を読み解き、意思決定の精度を高める

No. 6960615 9906113

対象者

  • 新入社員
  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層
  • 部長・経営層
  • ビジネスの効果を測定する立場にある方
  • 組織の戦略的な意思決定に携わる方
  • データ分析の基礎知識がある方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 相関分析の結果を意思決定に活用できないと感じる
  • A/Bテストの実施方法を知りたい
  • マーケティングキャンペーンを実施したときの効果検証の質をあげたい

研修内容・特徴outline・feature

従来の統計学を用いたデータ分析では、相関分析や回帰分析が多く活用されてきました。これらの手法は変数間の相関関係を把握できますが、真の因果関係を特定することは困難なことが多く、経営上の重要な意思決定に利用するには不十分な場合があります。それに対し、因果推論はデータ同士に因果関係があるかを検証することができ、より確かな根拠に基づく意思決定が可能です。

本研修では因果推論の主要な理論・手法として、ランダム化比較試験（A/Bテスト）、差分の差分析、回帰不連続デザイン、マッチング法の４つを取り上げます。それぞれを活用できる場面を挙げ、具体的にどのように分析ができるのかを学びます。

※本研修は因果推論の考え方を知ることが中心です。ＰＣを操作し分析する内容は含まれません

到達目標goal

  • ①因果推論とは何かを理解する
  • ②目的や場面に合わせて因果推論の理論・手法を活用できる
  • ③ビジネスの現場で科学的根拠をもとに意思決定ができるようになる

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．はじめに
    （１）因果推論とは
    【ミニワーク】業務や身近にある因果関係の例をあげる
    （２）相関関係
    （３）相関関係と因果関係
    （４）因果関係を証明するための反事実
    【ワーク】データ分析の例は因果関係といえるか考察する
講義
ワーク
  • ２．ランダム化比較試験
    （１）ランダム化比較試験とは
    （２）ビジネスにおけるランダム化比較試験（A/Bテスト）
    （３）ランダム化比較試験を行うポイント
    （４）統計学的検定
    【ワーク】ランダム化比較試験の実施方法を考える
講義
ワーク
  • ３．差分の差分析
    （１）時系列による因果推論
    （２）差分の差分析とは
    （３）差分の差分析のポイント
    【ワーク】売上表からキャンペーンの販売促進効果を検証する
講義
ワーク
  • ４．回帰不連続デザイン
    （１）回帰分析
    （２）回帰不連続デザインとは
    （３）回帰不連続デザインのポイント
    【ワーク】客単価上昇のための新サービスと分析の内容を考える
講義
ワーク
  • ５．マッチング法
    （１）マッチング法とは
    （２）マッチング法の考え方
    （３）マッチング法のポイント
    【ワーク】研修効果を測定するために、どのようにするか考える
講義
ワーク
  • ６．まとめ
    【ワーク】研修を振り返り、因果推論を業務にどう生かすかまとめる
ワーク

企画者コメントcomment

現在のビジネス環境は、データ駆動型の意思決定が重要視されており、そのためには因果関係を正確に理解できることが必須といえます。そこで、表面的な相関関係や根拠のない通説、あるいは業界に根づいた迷信に惑わされ、結果として誤った方向への意思決定をしてしまうことがないよう、本研修を企画しました。より高度なデータ活用を目指す方に特におすすめのプログラムとなっています。

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