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因果推論研修～原因と結果を正しく見抜く（１日間）

因果推論研修～原因と結果を正しく見抜く（１日間）

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

研修No.B ANL694-0400-5910

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・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上げたい

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

研修のゴール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

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．はじめに
    （１）因果推論とは
    【ミニワーク】業務など、身近にある因果関係の例を挙げる
    （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】データ分析の例を読み、因果関係があるといえるかを考察する
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でどんな実験を行うかデザインする
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】新商品の販売促進におけるケーススタディ
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】価格設定戦略におけるケーススタディ
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】広告キャンペーンにおけるケーススタディ
講義
ワーク
  • ６．総合演習
    【ワーク】アンケート調査のデータ分析例を見て因果関係を考察する
    【ワーク】広告効果を測定する因果推論の手法を考える
    【ワーク】自分の業務で因果推論をどのように活用するかまとめる
ワーク

9613

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメント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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