*こちらの講義は23年5月以前にお申し込みされたレギュラー会員と単品で授業を購入された方が視聴可能です。
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【運営からのコメント】
ビジネスでのデータ利活用において、効果検証や因果推論は重要ですが、一方でその課題や限界について知っておくことも必要です。これを認識することで、より上手にビジネスに効果検証や因果推論を応用していくことができます。

【講師紹介】
安井 翔太（やすい しょうた）
株式会社サイバーエージェント主席データサイエンティスト。
2013年Norwegian School of Economics MSc in Economics 修了後、サイバーエージェント入社。
DMP・DSP・SSPと各種アドテク商品においてデータを元にした意思決定のコンサルティング等を担当。
現在はAI LabのEconグループのリーダーを担当。

【講師コメント】
本講義は以前に行った『効果検証と因果推論入門』の授業の続編として、操作変数法やアップリフトモデルといった高度な手法についての解説と、効果検証をビジネスに応用する際の問題についての考察を行います。

【レベル】
中級

【キーワード】
人事・組織論・コミュニケーション・社会科学

【分野】
データの見方・利活用、データビジネス、意思決定、ターゲティング

【お薦め】
・経営管理などデータ管理や分析を行う部門の方々
・マーケティングやIT部門の方々
・CRMなどを導入されている企業の方々

第１回「操作変数法とアップリフトモデル」
この講義は、以前に行った４回授業『効果検証と因果推論入門』の続編です。今回は、操作変数法による価格弾力性の推定と、アップリフトモデルのターゲティングへの応用について解説します。
操作変数法については、その手法をステップを踏んで解説し、操作変数が満たすべき条件や、操作変数法の限界についても解説します。
また、アップリフトモデルについては、DXの進展に可能になった、より個別的な事象についての効果予測の方法論の一つとして学んでいきます。

第２回「ビジネスの現場で効果検証を行う際に直面する問題の紹介」
この講義では、ビジネスの現場で効果検証を行う際に直面する問題について考えていきます。
正しい効果を知っても、ビジネス上の問題が解決しないことも少なくありません。効果検証を上手くビジネスに応用するためには、効果検証はあくまでビジネスのプロセスの一部であることを理解した上で、それ以外のことにも手を拡げながら、効果検証に取り組んでいくことが重要なのです。