本記事は、データ分析の専門会社に対して因果推論のコンサルを経験したことのある筆者が、因果推論をこれから勉強してみようか悩んでいる方におすすめする本を紹介するものだ。
ビジネスを成長させるにあたり、ものごとの因果関係を適切に捉えて施策を実行することが重要なのは言うまでもない。しかし、データの分析をしていて、ある現象が因果関係なのか相関関係なのかがはっきりしないという経験をしたことはないだろうか。因果推論という方法を使えば良いそうだが、どこか小難しそうでハードルが高い。このように思っている方も少なくないだろう。
因果推論を学術的に学ぶにあたり、ある程度高度な数学が求められるのは事実だ。しかしながら、実はその土台となる考え方は非常にシンプルで、高度な数学的知識が無くても容易に理解できる。その考え方だけでも、普段の仕事に適用することで分析のクオリティが1段も2段もレベルアップすることができるのだ。
そのため、まずは基本的な考え方だけでもいいので、ぜひとも因果推論を学んでみてはいかがだろうか。本記事ではこれから因果推論を学びたいと思っている読者に向けて、まず最初に読むべきおすすめ本を3冊紹介する。
データ分析の力 因果関係に迫る思考法
因果推論に入門する際、まずは何も考えずにこの本を読むことをおすすめしたい。この本は分析の専門家以外も含めて広く一般の読者を対象に書かれている。そのため内容が非常に分かりやすく、かつ数式もほぼ出てこない。
一方で、紹介されている内容自体は専門的知識が踏まえられている。因果関係を分析するにはどういう考え方が必要か。それをクリアに理解できるのがこの本だ。複雑な数式を駆使するのではなく、データをどのように読み取れば因果関係を見て取れるのか。その考え方を学ぶ上でこの本ほどおすすめできるものはないと言ってもよい。
データアナリストのような専門職種の方以外にも、プランナーやマーケター、営業職の方にもぜひともおすすめしたい一冊だ。
「原因と結果」の経済学
前掲の『データ分析の力』とできればセットで読んでいただきたいのがこの本だ。扱っているトピックや想定読者層は前掲の『データ分析の力』と被るところが多いが、こちらはより実例が豊富でトピックも多様になっている。
経済学系の本なので、回帰分析を用いた方法や操作変数法といったトピックが多めなのが特徴。こう聞くと難易度が高いようにも見えるが、それらを数式を使って説明するのではなく、土台となる考え方の説明に力点が置かれている。そのため内容は非常に分かりやすく、すらすら読むことができるだろう。
特にプロペンシティ・スコア(=傾向スコア)を用いたマッチング法という、因果推論ではよく使う分析手法についても紹介されている。基礎知識をある程度持っておけば、その後もう少し専門的な勉強をする際の理解度がだいぶ違う。より具体的な分析方法を学ぶ前に、一通り考え方を知っておく際にこの本は非常に有用だ。
効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
前掲の2冊は因果推論の考え方を学ぶ上では絶好の書だが、実際の分析方法やプログラミングコードまで踏み込んだものではない。
前者2つを読んだ上で、実際に手を動かす際には『効果検証入門』が最初の取っ掛かりとしては良書だ。この本は実務でデータ分析をされている方を対象に、可能な限り分かりやすく因果推論のアプローチについて解説した本。筆者もITベンチャーで働く実務家で、出てくる事例もビジネスに関わっている人に馴染みのあるものばかりだ。
Rのサンプルコードも掲載されており、実際に手を動かしながら因果推論の基礎を学ぶことができるのが特徴だ。これから因果推論をちゃんと勉強していこうと考えているデータ分析者の方におすすめの1冊と言えるだろう。
因果推論に入門する人に向けて
以上、これから因果推論を学んでみたいと思っている方向けの超入門書を紹介した。これらを読むだけでもかなり分析に対する考え方が変わる。ぜひとも手に取って読んでみてはいかがだろうか？
