カートを見る

　Python で学ぶ 明日 からできる
　機械学習を使った
　ビジネス因果推論 超入門

【日時】1日目　3/1(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　3/22(土) 13:30-18:00
【会場】オンライン（ZOOM予定）
【価格】税込み20,000円

　　　　※ノートＰＣはご準備ください
　　　　※復習用にアーカイブ動画を開催後2週間以内に期間限定で配信します







100%
返金保証
付き

ビジネスの意思決定を変革する「因果推論」の力を
Pythonを使って実践的に学んでみませんか？

当セミナーはマーケティングや営業で活躍する
データサイエンティストを養成するセミナーです

特徴

ビジネス課題への応用に重点

  • 因果推論のビジネスにおける重要性と応用例を解説
  • マーケティングキャンペーンの効果測定や価格戦略の影響分析など、具体的なビジネス課題へ的応用方法を学ぶ
  • ケーススタディを通して、因果推論の結果をビジネス上の意思決定に活かす方法を習得

実践的なPython
プログラミング

  • 各手法をPythonライブラリ（CausalGraphicalModels, statsmodels, causalinference, econml）を用いて実装
  • コーディングを通して、因果推論の概念と手法の理解を深める
  • 実データを用いたケーススタディで、実践的なスキルを身につける

最新の因果推論手法の網羅

  • 因果ダイアグラム、回帰分析などの基礎的な手法から、傾向スコア、二重ロバスト推定量などの発展的な手法まで幅広くカバー
  • 機械学習を用いた因果推論の手法も取り上げ、より高度な因果効果の推定方法を学べる
  • 最新の研究動向もふまえ、因果推論の理論と実践のエッセンスを凝縮

現場活用し易い
実テーマベースで学ぶ

売上データと広告・販促データを使った実ビジネス事例で、具体的に実務でどのようにモデル化し活用しているのかを学びます

因果ダイアグラム例

ITEクラスタリング分析例
（ITE:個人単位での因果効果）

  • 少人数のため、きめ細やかな対応が可能です
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます
  • 小難しい理論よりも、ビジネスへの実践にこだわっています
  • 因果推論のビジネスにおける重要性と応用例を解説します
  • ケーススタディを通して、因果推論の結果をビジネス上の意思決定に活かす方法を習得します
  • 因果ダイアグラム、回帰分析などの基礎的手法から、傾向スコア、二重ロバスト推定量などの発展的手法まで幅広くカバーします
  • 機械学習を用いた因果推論の手法も取り上げ、高度な因果効果の推定方法を学びます
  • マーケティングや価格戦略など具体的なビジネス課題への応用方法を学びます
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます

事例１：広告効果を評価

企業概要
スーパーマーケットチェーンA社は全国に店舗を展開しており、顧客の購買行動をポイントカードなどのデータを使い分析しています。

抱えていた課題
A社は、ポイントカード会員と非会員の購買傾向が異なるため、広告キャンペーンの効果を正確に測定するのが難しいという課題に直面していました。

他のアプローチでの限界
主に回帰分析で、広告視聴の有無を説明変数として売上を分析していましたが、ポイントカードの会員ステータスを含む重要な交絡因子を完全に除去することができず、広告の効果を正確に評価することができませんでした。

因果推論による限界突破
そこで、因果推論の一手法である傾向スコアアプローチを導入しました。傾向スコアアプローチを用いることで、ポイントカード会員かどうかという特徴量を含めたモデルを構築し、広告キャンペーンの因果効果をより正確に推定できるようになりました。

事例２：営業活動などの効果を評価

企業概要
B社は、法人向けのITソリューションを提供する企業です。顧客企業に対するマーケティング活動や営業活動を通じて、新規契約の獲得や既存契約の更新を促進しています。

抱えていた課題
新規顧客に対する営業活動の効果を最大化するため、営業担当者が顧客企業と何回接触したか、ハンズオンセミナーの参加の有無、そして提案ディスカウント率が契約の増加に寄与するかどうかを評価したいと考えました。さらに、今までどうだったかだけでなく、営業中の顧客（リード）に対する契約金額の予測も実施したいと考えていた。

他のアプローチでの限界
傾向スコアアプローチで試みましたが、十分に交絡因子をコントロールできず、顧客企業に対するマーケティング活動や営業活動の効果を正確に評価することが困難、さらに予測にも利用できませんでした。

因果推論による限界突破
そこで、機械学習を用いた因果推論手法を導入しました。これにより多様な交絡因子を考慮しながら、これらの変数の因果効果をより正確に推定できるようになり、予測にも利用できるようになりました。

セミナー内容

1

因果推論の基礎とビジネスにおける応用

Introduction  イントロダクション

  • データでビジネス成果を上げる[データ活用ストーリー]
  • 振返り分析と近未来分析
  • 変数タイプとデータ活用タイプ

Chapter 1  因果ダイアグラム（Causal Diagram）の概要

  • 因果推論の概要
  • DAG（Directed Acyclic Graph）で表現する因果ダイアグラム
  • 交絡因子（Confounder）と因果効果の識別

Chapter 2  Python環境準備

  • Python環境設定
  • 利用するライブラリ
  • 利用するデータの説明

Chapter 3  統計モデルとシミュレーション

  • DAG（定性モデル）から統計モデル（定量モデル）へ
  • 2つのシミュレーション（介入と反実仮想）
  • 質的データの取り扱い

Chapter 4 【演習】統計モデルと因果効果の推定

  • 回帰分析による因果効果の推定
  • パス解析による因果効果の推定
  • SEMによる因果効果の推定

Wrap up  本日の振返りと次回の概要

  • 本日の振返り
  • 次回の概要説明

2

機械学習を用いた因果推論とビジネスへの適用

Brief review  前回の簡単な復習

  • 因果関係とは何か
  • 因果ダイアグラム
  • 交絡因子
  • モデル化
  • 2つのシミュレーション

Chapter 1  反実仮想シミュレーションと因果推論の手法

  • ATEとランダム化実験アプローチ
  • 傾向スコアアプローチ
  • CATE（Conditional ATE）と機械学習アプローチ

Chapter 2  Python環境の準備と簡易実装例

  • 利用するライブラリの紹介と準備
  • 実装例１：処置変数が質的（2値）
  • 実装例２：処置変数が質的（多値）
  • 実装例３：処置変数が量的

Chapter 3  【事例】傾向スコアを使った因果推論の実践

  • 事例概要
  • 利用するデータセット
  • 処置効果ATEの算定
  • CATE/ITEクラスタリング分析

Chapter 4  【事例】機械学習を使った因果推論の実践

  • 事例概要
  • 利用するデータセット
  • 処置予測モデルの構築
  • 処置効果分析

Finale  全体の振返りとお知らせ

  • 全体の振り返り
  • ネクストステップ
  • お知らせ

1

イントロダクション

1-1　自己紹介
1-2　本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-3　本日の概要
講師 高橋威知郎　Marketing & Sales Data Scientist
開催日
1日目　3/1(土) 13:30-18:00
2日目　3/22(土) 13:30-18:00
開催場所 オンライン（Zoom）
参加料 20,000円/１名（税込み）

　※テキスト・資料等含む
　※ノートＰＣはご準備ください
定員 10名 ※満席になり次第、締め切らせて頂きます
主催 株式会社セールスアナリティクス
開催場所 オンライン（Zoom）
check!

参加特典

【1】同講座のテキスト一式
　・約100ページの詳細テキスト
　・演習で利用したデータ（CSV形式）
　など
　
【2】講師の書籍　※希望者のみ
　・好きなの1冊
　　ロジカルデータ分析、
　　文系のためのデータサイエンスがわかる本、
　　営業生産性を高める! 「データ分析」の技術、など

【3】データ分析・活用の相談（50分）
　※希望者のみ

【4】同講座の再受講（無料）
　※希望者のみ

講師紹介

高橋威知郎

ビジネスデータ分析コンサルタント

Marketing & Sales Data Scientist

大学卒業後、約20年間一貫して「実践」にこだわり「データ分析」に関与してきました

  • 官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました

    このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました
     

  • 私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです

    安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です

    例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです

    学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

  • 今までのコンサルティング経験をもとに、使えるデータのみで効率よく収益を拡大する仕組みである「DELTA法」を考案

    売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

著書の一部

営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (同文館) 
データを利益に変える!
データドリブンセールス
（同文舘出版）

【日時】1日目　3/1(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　3/22(土) 13:30-18:00
【会場】オンライン（ZOOM予定）
【価格】税込み20,000円

　※ノートＰＣはご準備ください
　※復習用にアーカイブ動画を開催後1週間以内に
　　期間限定で配信します

当社主催セミナーは100%返金保証
内容にご不満の場合、初回開催後2日以内にお申し出くだされば、理由を問わず全額返金いたします

主催企業概要

会社名 株式会社セールスアナリティクス
代表者 高橋 威知郎
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号Navi渋谷Ⅴ3階
HP https://www.salesanalytics.co.jp/
問合せ先 📩 info@salesanalytics.co.jp
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号Navi渋谷Ⅴ3階
Copyright 2024 Sales Analytics, Inc.