ビッグデータやデータサイエンスという言葉が、技術の進歩によってバズワードになっています。
バズワードなんだけど、多くの人が使っているわけではないです。
私はIT企業で働いているのですが、ビッグデータやデータサイエンスというバズワードは嫌というほど聞きます。
そして、これからの時代において、これらが大切になるいうことも嫌というほど分かっています。
これは、私だけではなく、多くの技術者も同じだと思います。
いや技術者だけではなく、多くの社会人がそう思っていると思います。
でも、ビッグデータやデータサイエンスを本気で取り込もうと思っている人はほんの一握りでしょう。
いざ本気で始めようと思っても、何から初めて良いのか分からない人は多いはずです。
データは取っているけど、これが意味のある数字か分からない。
こういった壁にぶつかる人は多いと思います。
データを見せて、「この結果にはこういう理由があります。」とうそぶく人は多いです。
相関関係と因果関係を履き違えです。
この本を読むと、データ分析をするときに、相関関係と因果関係の違いを意識することになるでしょう。
まずは、データの取り方が変わります。
ランダムでデータを取ることの大切さを理解することになります。
こういうデータ分析の初歩が書いてある本が、新書で出版されることに時代を感じます。
「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」は、本気でビッグデータやデータサイエンスを取り込もうという人の入門書です。
しかし、ビッグデータやデータサイエンスをざっくり知りたい人には向かない本です。
数学的に、データを解析したい人が読むべき本です。
また、この本にはさらに進んだ分析の仕方の本を勧めてくれます。
メモ書き程度に書いておきます。
初級
計量経済学の第一歩 -- 実証分析のススメ (有斐閣ストゥディア)
中級以上
Introductory Econometrics: A Modern Approach (Upper Level Economics Titles)
以上