ktaku

Data Science(特に因果推論 causal inference) 。以前は通信,自動車(MaaS),小売,製薬などに関わるコンサルをしていました。 出版🎉因果推論本　 note

[ktaku @ktaku11]

【出版🎉】
3月23日に、私の初の単著である
「因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」を出版します！

本書では、因果推論を、なぜ、どのように活用するのか、できる限り構造的に解説しています！
ぜひ手に取ってみてください！
https://t.co/vUUmzG2ypD

[TJO @TJO_datasci]

ブログ更新しました。 / 2026年版：生成AIでvibe codingの時代にこそお薦めしたい、データ分析を仕事にするなら読んでおくべき書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ https://t.co/9STOQbH7D5

[ktaku @ktaku11]

一般社団法人データサイエンティスト協会｜因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ https://t.co/MS3ZCd3HTg

[ktaku @ktaku11]

事務連絡として、対面で交換させていただいた名刺に記載されている私のアドレスが既に使用不可になっておりました。もし何かございましたら別途お送りさせていただいたメールアドレスかDMにてお願いいたします🙇

[ktaku @ktaku11]

一昨日はこちらのイベントに登壇させていただきました。久しぶりの対面イベントで、多くの方とお話しでき、とても刺激的で楽しいひとときになりました。

[Nospare @Nospare_Inc]

【本日23:59締切】 11/15 Nospare Analytics Forum

学術・産業のトップランナーが「効果検証」と「因果推論」の理論と実務を徹底議論。 現場で成果に繋がる視点の獲得、理論の深化、そして新たな協業の機会。 お見逃しなく。

#データサイエンス #因果推論 #効果検証

[ktaku @ktaku11]

@tkoily @Nospare_Inc こちらこそ、ありがとうございました！
直接お話しができ、私も良い刺激になりました！

[Nospare @Nospare_Inc]

【11/15 開催 Nospare Analytics Forum】
効果検証と因果推論の「現在」と「未来」を議論する一日。

国内を牽引する研究者・実務家が集結し、理論と応用の未来を議論。現場で成果につながる視点の獲得。学際コラボの出会いも。

申込ページ：https://t.co/lfbOofkHWC

#データサイエンス #因果推論

[ktaku @ktaku11]

@okuokukoukii 大変嬉しいコメントをありがとうございます！
体系的な整理については、執筆前にコンセプトを作るときからかなり意識していたので、その点についてコメントいただき筆者としても嬉しく思います。

今後もぜひ拙著をご活用いただけますと幸いです！

[ktaku @ktaku11]

【出版🎉】
3月23日に、私の初の単著である
「因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」を出版します！

本書では、因果推論を、なぜ、どのように活用するのか、できる限り構造的に解説しています！
ぜひ手に取ってみてください！
https://t.co/vUUmzG2ypD

[TJO @TJO_datasci]

ブログ更新しました。 / 2025年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたい定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ https://t.co/tDlbkQrw8c

[ジュンク堂書店池袋本店 理工書担当 @junkuike_riko]

9位『群論への第一歩』結城浩著（SBクリエイティブ）
10位『因果推論』金本拓著（オーム社）

[依田高典 @takanoriida]

記事で紹介した本は『統計的因果推論』（朝倉書店23年）金本拓著『因果推論』（オーム社24年）井上浩輔ほか著『医学研究のための因果推論レクチャー』（医学書院24年）齋藤優太、安井翔太著『施策デザインのための機械学習入門』（技術評論社21年）、齋藤優太著『反実仮想機械学習』（技術評論社24年）

[ktaku @ktaku11]

大変嬉しいことに、入山先生から貴重なコメントをいただきました！(朝に日経電子版を見て驚きました)

執筆の際、ビジネスの具体例を通して因果推論の実践的な活用法を丁寧に説明するよう意識していました。

『因果推論』金本拓著　入山章栄氏が選ぶ一冊 - 日本経済新聞 https://t.co/SIz72ClwZR

[ktaku @ktaku11]

ようやく、本日からAmazonの在庫が完全復活しました🎉

https://t.co/klxT7JpbHO

[ktaku @ktaku11]

紙版について、Amazonの在庫はGW中に復活する可能性はどうやら低そうです🙇‍♂️
また、楽天ブックスやhontoなどのweb書店でも在庫がなく、現在は以下のリンク先など限られた一部のweb書店でのみ購入可能なようです。実店舗の大型書店ではまだ在庫があるようです。
https://t.co/3D1NEXosHV

[ktaku @ktaku11]

個人的には、今年公開予定の「企業価値・投資収益向上に資するESG要素の研究」にも興味があります。ESG要素と企業価値・投資収益向上に関する因果関係として、どのような結果が報告されるのか楽しみです(特にNext Actionの部分)。

[ktaku @ktaku11]

https://t.co/7g20tRwwpe
(3日前公開ですが)投資先企業との建設的な対話が企業価値向上等につながるか検証をしたGPIFのレポート。傾向スコアマッチング法とDiDを用いた効果検証です。テーマやデータセット、各変数の関係等、興味深いです。参照されている論文も含めてもう少し読み込みたいと思います。

[Valeriy M., PhD, MBA, CQF @predict_addict]

Conformal prediction + causality = winning 🏆 combination. Great to see the original transductive form of conformal prediction in action.

”Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding” another great paper from ByteDance Research.

“Personalized decision making requires the knowledge of poten- tial outcomes under different treatments, and confidence intervals about the potential outcomes further enrich this decision-making process and improve its reliability in high-stakes scenarios.

Predicting potential outcomes along with its uncertainty in a counterfactual world poses the foundamental challenge in causal in- ference.

Existing methods that construct confidence intervals for counterfactuals either rely on the assumption of strong ignorabil- ity that completely ignores hidden confounders, or need access to un-identifiable lower and upper bounds that characterize the dif- ference between observational and interventional distributions.

In this paper, to overcome these limitations, we first propose a novel approach wTCP-DR based on transductive weighted conformal prediction, which provides confidence intervals for counterfactual outcomes with marginal converage guarantees, even under hidden confounding.”

#conformalprediction
#causality

[どしゅん @dosyuun]

今月の課題図書
話題の因果推論本をようやく手に入れた
人気爆発で在庫が枯渇してたが、ヨドバシオンラインで発見

[ktaku @ktaku11]

Pythonで学ぶ効果検証入門 https://t.co/WDSzSJyYVm

[ktaku @ktaku11]

「Pythonで学ぶ効果検証入門」をご恵贈いただきました！本書ではA/Bテスト、差分の差法（DID）、回帰不連続デザイン（RDD）の直感的な説明から始まり、実務での活用方法が詳しく解説されています。また、カバーのキャラクターがストーリーとともに所々に登場し、読む楽しみを一層引き立てています！

[ktaku @ktaku11]

@althyphen こちらこそ手に取っていただき、ありがとうございました！

[ktaku @ktaku11]

@kenken26679105 ありがとうございます😊

また、3周目に入るほど読み込んでいただき本当にありがとうございます！

かなり作り込んだ本なので、お役に立てて嬉しいです！