前編では、交絡バイアスの特定と対処の方法に焦点を当て、有向非巡回グラフ（DAG）を使用してこれらのバイアスを可視化し、対処する方法を簡単に説明しました。 第386話｜DAG（因果ダイアグラム）で識別したバイアスの対処手法...

交絡バイアスは、因果関係を探求する上での大きな障害の一つです。 この交絡バイアスは、調査対象の原因と結果の関係に、第三の変数が影響を与えている状況で生じます。 例えば、あるマーケティングキャンペーンが売上に影響を与えたと...

ビジネスの意思決定において、不確実性は避けられない課題です。 従来の統計手法では、この不確実性を十分に考慮できないことがあります。そこで注目されているのが、ベイズモデリングです。 ベイズモデリングは、統計学と機械学習の分...

前回の記事では、因果推論の基礎とDAG（有向非巡回グラフ）の読み方について解説しました。因果関係と単なる関連性の違いを理解し、DAGを使って因果関係の構造を可視化する方法を学びました。 第383話｜ビジネスパーソンのため...

ビジネスの現場では日々様々な意思決定が求められます。 例えば…… 新商品の開発は売上アップにつながるのか？ 新しい広告施策は効果があるのか？ 社員の研修プログラムは生産性を高めるのか？ こうした問いに答えるためには、単な...

デジタル化が進む現代社会において、企業が抱える膨大なデータは、新たなビジネスチャンスを探る貴重な資源となっています。しかし、そのデータを如何に活用するかは、多くのビジネスリーダーにとって大きな課題です。 ここで重要となる...

機械学習モデルの性能に不満を感じたことはありませんか？ どんなに時間をかけてモデルを調整しても、予測精度が思うように上がらないことがあります。そんな時、アンサンブル学習という手法が効果的です。 アンサンブル学習とは、複数...

ビジネスにおけるリスク管理と効率化は、常に経営者の最優先事項の一つです。 異常検知技術の進化により、これらの課題への対処方法が根本から変わりつつあります。 今回は、異常検知がビジネスに与える影響に焦点を当てます。 統計的...

データの海に潜む無限の可能性を解き放つ鍵、「データオーグメンテーション」。 この革新的な技術は、ビジネスの世界において、競争優位を確立し、持続可能な成長を達成するための新たな道を切り開いています。 しかし、データオーグメ...

現代社会において、複雑な問題を解決し、持続可能な発展を実現するためには、数学的思考の力が不可欠です。 ビジネスから社会問題まで、あらゆる場面で数学的アプローチが重要な役割を担っています。 しかし、多くの人々が数学に対して...