ビジネス施策の効果をどう測る？

　ビジネスを行う上で施策の効果を測ることは非常に重要なテーマとなります。近年のデータサイエンスの発展に伴ってデータに基づいた効果の測定が頻繁に行われるようになってきました。しかし、そのデータで測った施策効果は本当に正しいものでしょうか？
　例えば以下のグラフをご覧ください。

　こちらグラフはあるスマホのアプリを運営している企業が、そのアプリの紹介CMを打った際のユーザーデータを集計したものです。CMに接触したグループとCMに接触しなかったグループの一定期間におけるアプリ利用時間の平均値を表しているのですが、このグラフによるとCMに接触しなかったグループの方が利用時間が長いという結果が出ています。これはCMに接触すると利用時間は短くなってしまうのでしょうか？CMは逆効果なのでしょうか？

　実はこの分析にはある問題が含まれており、CMは逆効果という読み方は良くありません。実際にはCMはプラスの効果があるにもかかわらず、データ分析上マイナスの効果が表れてしまう不思議な現象が起きることがあるのです。このグラフから素直に結果を読み取ってしまうと、誤った判断をしてしまい損失につながってしまうかもしれません。

　そこでこのような誤った判断を行わないために、因果関係の正しい読み方、正しいデータ分析の方法を学べる因果推論のセミナーを開催いたします。なぜ上記のような現象が起きてしまうのか、このデータから正しく因果効果を明らかにするにはどのような分析を行う必要があるのか、こういった内容を全４回に分けて丁寧に解説していきます。本セミナーを受講すれば、データから物事の関係性を読む視点が養え、間違った判断を行わなくなるでしょう。
　本セミナーでは様々な分析手法をご紹介いたしますが、手法の説明はセミナー内で行いますので初めての方もご安心してご参加ください。
※今後の開催日程については、順次公開いたします。詳細はお問い合わせください。
※こちらの内容は社会人のための最強データサイエンティスト養成セミナーの一部を抜粋したものとなっております。因果推論だけでなくデータサイエンス全般を学びたい方はこちらがおススメです。

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