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　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　5/25(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　6/15(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、操作変数法、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
  • 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、操作変数法、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

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

1.1 因果推論の概要
  • 因果推論とは何か
  • 因果関係と相関関係の違い
  • ビジネスにおける因果関係の重要性と応用例
1.2 因果ダイアグラム（Causal Diagram）
  • 因果ダイアグラムの概念と構成要素
  • 因果ダイアグラムの描き方と注意点
  • 因果ダイアグラムを用いた因果関係の表現
1.3 交絡因子（Confounder）と因果効果の識別
  • 交絡因子の概念と影響
  • 交絡因子の識別方法
  • 交絡因子の調整による因果効果の推定
1.4 Pythonによる因果ダイアグラムの実装
  • CausalGraphicalModelsライブラリの紹介
  • 因果ダイアグラムの作成と操作
  • 因果効果の計算と可視化
1.5 回帰分析による因果効果の推定
  • 回帰分析の基礎概念
  • 回帰分析を用いた因果効果の推定方法
  • ビジネス上の意思決定への活用例
1.6 Pythonによる回帰分析の実装
  • statsmodelsライブラリの紹介
  • 回帰モデルの構築と解釈
  • 因果効果の推定と統計的検定
1.7 ケーススタディ：マーケティングキャンペーンの効果測定
  • 問題設定とデータの準備
  • 因果ダイアグラムの作成
  • 回帰分析による因果効果の推定
  • 結果の解釈とビジネス上の示唆

2

機械学習を用いた因果推論とビジネスへの適用

2.1 傾向スコア（Propensity Score）を用いた因果効果の推定
  • 傾向スコアの概念と役割
  • 傾向スコアの推定方法
  • 傾向スコアを用いた因果効果の推定
2.2 Pythonによる傾向スコアマッチングの実装
  • causalinferenceライブラリの紹介
  • 傾向スコアの推定と可視化
  • マッチング手法の適用と因果効果の推定
2.3 操作変数法（Instrumental Variable）による因果効果の推定
  • 操作変数の概念と仮定
  • 操作変数法の適用条件と注意点
  • 操作変数法による因果効果の推定方法
2.4 Pythonによる操作変数法の実装
  • statsmodelsライブラリを用いた操作変数法の実装
  • 操作変数の妥当性の検証
  • 因果効果の推定と解釈
2.5 二重ロバスト推定量（Doubly Robust Estimator）の概念
  • 二重ロバスト推定量の概要と利点
  • 二重ロバスト推定量の構成要素
  • 二重ロバスト推定量の適用例
2.6 Pythonによる二重ロバスト推定量の実装
  • econmlライブラリの紹介
  • 二重ロバスト推定量の実装手順
  • 因果効果の推定と評価
2.7 ケーススタディ：価格戦略の変更が売上に与える影響の分析
  • 問題設定とデータの準備
  • 操作変数の選択と妥当性の検証
  • 二重ロバスト推定量による因果効果の推定
  • 結果の解釈とビジネス上の示唆

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　5/25(土) 13:30-18:00
2日目　6/15(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　5/25(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　6/15(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
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