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數據分析的力量:Google、Uber都在用的因果關係思考法(二手書贈品)

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:2018-02-21

ISBN/ISSN:9789864756094

語言:繁體中文

裝訂方式:平裝

頁數:256

書況:良好

備註:無畫線註記

書況影片(商品之附件或贈品,請以書況影片為準)

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文字字級

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)。

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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內容簡介
章節試閱
作者序
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