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數據分析的力量:Google、Uber都在用的因果關係思考法

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 從事網際網路產業的先進和同業,...
轉載自博客來  極力推薦  2023/10/28
從事網際網路產業的先進和同業,對A/B測試這詞應該是耳熟能詳。尤其在大數據、雲端等資訊科技爆發後的今日,以谷哥為首的科技龍頭在施行任何網站優化時,言必稱A/B測試,更讓這門學問如同資料分析業界的魔法石,簡直能化腐朽為神奇。數據分析的力量一書用簡明易懂的敘述,協助讀者領會隨機對照試...
數據分析的力量:Google、Uber都在用的因果關係思考法 數據分析的力量:Google、Uber都在用的因果關係思考法

作者:伊藤公一朗 / 譯者:王美娟 
出版社:台灣東販股份有限公司
出版日期:2018-02-21
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:數據分析的力量:Google、Uber都在用的因果關係思考法

大數據+人的判斷力=發掘真相!
本書為資料分析入門書,聚焦於「廣告對業績有影響嗎?」、「實施某政策真能帶來良好影響嗎?」這類因果關係分析。序章使用各種實例,解說釐清因果關係為什麼是生意或政策的成功關鍵。第2章起不使用數學表達式,僅運用具體事例及視覺化的描寫,介紹隨機對照試驗、RD設計、縱橫資料分析等,可探究因果關係、最先進的資料分析手法。不使用數學表達式,僅透過簡明易懂的方式,解說隨機對照試驗(RCT)、RD設計(不連續迴歸設計)、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法!

【本書介紹的主要具體事例】
.前美國總統歐巴馬於2012年總統大選時,因正確釐清競選廣告策略的因果關係,募得多達72億日圓的選舉資金。
.Google顯示的藍字,用的是透過因果分析實驗,從「41種藍色」中選出的最佳藍色。
.標示含稅價後,超市業績減少8%?
.Uber如何運用資料分析,調整最合適的費用?
.無償提供筆記型電腦,孩童的成績就會變好嗎?
.「節電請求」真能促進節電嗎?
.醫療費用的自負額降低,會使看病人數暴增嗎?
.汽車的油耗規定,真能提升燃油效率嗎?
.提高所得稅會使人們不想工作嗎?會使人們移居到稅金較低的國家嗎?
.廣發補助金的景氣刺激政策,真的有效果嗎?

本書特色
●日本AMAZON暢銷書,讀者4.5顆星好評
●以圖表為主、數式為輔,透過簡明易懂的方式,解說隨機對照試驗(RCT)、RD設計(不連續迴歸設計)、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法!
●芝加哥大學哈里斯公共政策研究學院副教授伊藤公一朗親自撰寫,為想瞭解、分析大數據之人必備專業書籍

作者簡介:

伊藤公一朗(Koichiro Ito)

芝加哥大學哈里斯公共政策研究學院副教授。一九八二年出生於宮城縣。京都大學經濟學院畢業,加州大學柏克萊分校博士課程修畢(Ph.D.)。曾任史丹佛大學經濟政策研究院研究員、波士頓大學商學院副教授,二○一五年起從事現職。專攻環境能源經濟學、產業組織理論、應用計量經濟學。目前在芝加哥大學進行環境政策、能源政策的實證研究,同時也向研究生講授資料分析的理論與應用。授課內容與研究論文刊登於個人網站上(www.koichiroito.com)。

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章節試閱
第1章 從資料導出因果關係為什麼並不容易?

從資料導出因果關係為什麼那麼困難呢?

本章將使用3個具體例子說明這一點。

第1個例子,是以在企業任職者的觀點來看行銷策略。第2個例子,是以在公家機關任職者的觀點來看政策制定。第3個具體例子,則是從在教育機構任職者的觀點來思考。

例1:廣告使冰淇淋的業績增加了?

假設你在販售冰淇淋的企業任職,隸屬行銷部。目前公司正在研究,在網站上打廣告能否提升今年夏季的業績。上司想知道打廣告能增加多少業績,於是請你分析資料。

看了過去的資料後,你得知以下資訊:

你的公司曾在20...
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作者序
【前言】

處處講求資料分析的時代

隨著以大數據(Big Data)為代表的資訊科技持續發展,各種有關生活及商業的資料皆記錄保存下來,人們變得更容易取得大量資料。這種現象對我們的生活帶來什麼改變呢?

資訊傳播革命帶來的其中一個大變化就是,以往只有特定的專業人士必須具備資料分析能力,如今各行各業都開始要求這項能力。

舉民間企業為例。

業務部或行銷部經常能聽到這樣的對話:

「我想知道下一期該採用何種廣告策略才能提升業績,你可以幫我調查打過廣告的商品業績資料,分析廣告對業績的影響嗎?」

人事部也不時能聽到這樣的...
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目錄
前言

第1章 從資料導出因果關係為什麼並不容易?
例1:廣告使冰淇淋的業績增加了?
例2:調漲電價能促進節電嗎?
例3:出國留學比較容易找到工作?
難以證明因果關係的原因1:有可能是其他因素造成影響
難以證明因果關係的原因2:有可能為反向因果關係
因果關係不同於相關關係
社會上充斥著啟人疑竇的資料分析結果
為什麼誤判因果關係會出問題?
讓小孩開著燈睡覺就會近視?
只要蒐集資料,就能排除所有的其他因素嗎?
即使增加資料觀察數也無法解決偏誤問題

第2章 在現實世界「實際進行實驗」――隨機對照試驗(RCT)
...
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商品資料
  • 作者: 伊藤公一朗 譯者: 王美娟
  • 出版社: 台灣東販股份有限公司 出版日期:2018-02-27 ISBN/ISSN:9789864756094
  • 語言:繁體中文 裝訂方式:平裝 頁數:256頁
  • 商品尺寸:長:210mm \ 寬:147mm
  • 類別: 二手書> 中文書> 電腦
圖書評論 -   評分:
 從事網際網路產業的先進和同業,...
轉載自博客來  極力推薦  2023/10/28
從事網際網路產業的先進和同業,對A/B測試這詞應該是耳熟能詳。尤其在大數據、雲端等資訊科技爆發後的今日,以谷哥為首的科技龍頭在施行任何網站優化時,言必稱A/B測試,更讓這門學問如同資料分析業界的魔法石,簡直能化腐朽為神奇。數據分析的力量一書用簡明易懂的敘述,協助讀者領會隨機對照試驗(或稱A/B測試)的理論與價值。也更進一步介紹,不連續迴歸設計、堆集分析和縱橫資料分析這三種分析方法,能用在無法實作隨機對照試驗的情境中。最後也詳列出四種手法的優缺點,提供讀者因地制宜挑選最恰當的作法。

在制定商業決策或是法規政策時,資料分析的核心課題就是找到最能達成效果的因素,並使之成為操作標的。但不論在媒體報導或公私部門的分析結果裡,還是會不時看到誤將相關關係當做因果關係的低級錯誤。像是在資料中看到某因素(X)對結果(Y)造成影響,就斷定X和Y之間存在因果關係(例如:喝咖啡會抗癌)。其實,事實上真相可能是有個其它因素(V)同時影響了X和Y(例如:較富裕的人喝比較多咖啡,生活習慣也比較好,因此較少罹患癌症)。另外,X和Y也有可能是出現反向因果關係,讓人誤將Y影響了X解讀為X影響了Y。數據分析的力量書中提及的資料分析手法,能強而有力地用來證明X和Y之間是否真正存在因果關係,協助你我在適當的時間點,依據資料做出正確的決策。

「隨機對照試驗(Randomized Controlled Trial:RCT)」,能驗證因果關係最強大的武器。藉由數據規模夠大的情況下,利用隨機分配將受試者區分為兩群人(介入組和比較組),再挑選介入組施行要試驗的假設,最後取出介入組與比較組的差異,即為假設真正的介入效果。受惠於受試量體大,兩組除了操作的「假設」條件以外,其它能影響結果的群組屬性都會相同(以人為例:就是性別、年紀、收入...),因此介入效果的原因肯定就是最初進行操作的假設。施行時要符合,分群時必須隨機以及樣本數要夠大,才能得到有意義的結果。

「不連績迴歸設計(Regression Discontinuity Design:RD設計)」,是一種自然實驗手法,適用在無法施行RCT的場合。因為不是每件事情都可以自由地進行A/B測試,這時透過收集實地資料,從中尋找可以用來辨識因果關係的蛛絲馬跡,這就是所謂的自然實驗,可用來分析已經實行的政策或決策是否有效。RD設計是觀察連績資料(例如:年紀)是否在X軸界線上(特定時間點)出現不合理的跳躍性Y軸變化量(例如:就診人數),並搜集與比對該時間點是否存在某種介入操作(例如:施行自付額減半政策)。書中舉出「年滿70歲的日本國民,醫療自付額可減半,造成就醫人數增長」這個貼切的例子。

「堆集分析(Bunching Analysis)」,其實是延伸自RD設計的一種變形。不像RD設計只能觀察界線前後的變化量,堆集分析觀察的是階梯(級距)狀的變化,是用來分析以級距施行的政策與決策的手法。例如「所得稅率的設計是否會讓國民減少勞動意願」以及「車輛的油秏政策是否影響到車廠設計車款時的車重」等疑問,都能運用堆集分析的處理。

「縱橫資料分析」,當施行的政策與決策沒有明顯的界線時,就只能使用縱橫資料分析。說穿了就是將數個期間內的歷史資料收集後以跨年度、跨月等角度去觀察是否有顯著的變化。由於不同期間的數據原本就可能存在差異(去年和今年的銷售值,不可能完全相同),因此在找出介入效數時,是在找出差異中的差異。必須先減去不同時期的差異後,再觀察隨著時間的演進是否另外存在趨勢變化。

數據分析的力量是一本講解數據分析的入門書,針對因果分析這項執行任何決策前必備的技能,它補足讀者所需的基礎理論。讓分析者與決策者能對手上的問題,用科學的手法進行研究分析,充滿信心朝正確的方向前進。
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