■データを用いた効果測定法
ビジネスの現場で「この施策、本当に効果があったのか?」と疑問に思ったことはありませんか? クーポンを配布したら売上が上がった、広告を出したら新規顧客が増えた――しかし、それは本当に施策の効果だったのでしょうか? それとも、季節要因や他の要素の影響だったのでしょうか?

本動画講座は、そうした「施策の真の効果」を科学的に測定するための統計手法である因果推論を、Rを使って実践的に学べる完全版パッケージです。因果推論は、近年データドリブンな意思決定を行う企業で注目されている分析手法で、マーケティング効果測定、人事施策の評価、業務改善の検証など、幅広いビジネスシーンで活用されています。

■本シリーズで学べる7つの因果推論手法
【第1回】傾向スコアマッチング ー 公平な比較を実現する基本手法
施策を受けたグループと受けなかったグループを「似た条件」で揃えることで、正確な効果測定を可能にする最も基本的な因果推論手法を習得します。

【第2回】回帰不連続デザイン ー 基準値の境界を活用した分析
「購入金額30,000円以上にクーポン配布」のように、基準値によって施策適用が決まる場合に、境界付近のデータを比較することで効果を測定する手法を学びます。

【第3回】CausalImpact ー Googleが開発した時系列分析手法
過去のデータから「施策を行わなかった場合」を統計的に予測し、実際のデータと比較することで、広告やキャンペーンの真の効果を明らかにします。

【第4回】Meta Learner ー 機械学習×因果推論の融合技術
施策の効果が「人によって違う」という前提のもと、機械学習を活用して個人レベルでの効果を推定し、「誰に施策が効くのか」を見極める最新手法を習得します。

【第5回】因果フォレスト ー 効果が変わる条件を自動発見
ランダムフォレストの考え方を応用し、「年齢×購買履歴×地域」のように、どんな条件の組み合わせで施策効果が変わるのかをデータから自動的に抽出します。

【第6回】LiNGAM ー データから因果関係を探索する
「何が何に影響を与えているのか」という因果関係そのものをデータから発見する手法を学び、広告→来店→購入といった因果の流れを可視化します。

【第7回】ベイジアンネットワーク ー 因果を図で説明する
要因間のつながりを矢印付きの図で表現し、「広告を20%増やしたら購入率はどう変わる?」といった"もしも分析"を数字で説明できるようになります。

■初心者でも安心の実践的カリキュラム
すべての講座で数式は最小限に抑え、図やビジネス事例を用いた直感的な説明を重視しています。実装にはRを使用しますが、コードはコピー&ペーストで動作するため、プログラミング未経験者でも安心して受講できます。また、実際のマーケティングデータを用いた演習により、学んだ内容をすぐに実務に活かせる構成となっています。

本パッケージを受講することで、施策効果を「なんとなく」ではなく「データで証明」できるスキルが身につき、意思決定の精度が飛躍的に向上します。データ分析の初心者から、より高度な因果推論手法を学びたい中級者まで、幅広い方にご活用いただける内容です。全7講座で因果推論の世界を体系的にマスターし、あなたのデータ分析力を次のステージへ引き上げましょう。

■必要環境
◎Googleアカウント
・（R言語による演習をGoogle Colaboratoryで行うため）

※こちらの講義は以下の動画が含まれております。以下の講義をご受講済みの方は内容が一部重複しますのでご注意ください。
【新因果推論シリーズ第1弾】マーケティング効果測定の新常識！傾向スコアマッチングによるビジネス効果検証【改訂版】

第1回：傾向スコアマッチングによるビジネス効果検証
- 因果推論とは
- ランダム化比較試験とエビデンス・レベル
- 傾向スコアマッチングの理論と実践
- R言語による実装

第2回：回帰不連続デザインによるマーケティング検証
- ルールが生み出す交絡バイアス
- 回帰不連続デザインの考え方
- 境界付近のデータを活用した効果測定
- R言語による実装

第3回：CausalImpactによるマーケティング効果測定法
- 時系列データを使った因果推論
- CausalImpactの原理と応用
- 施策を行わなかった場合の予測
- R言語による実装

第4回：Meta Learnerによる施策効果測定
- Meta Learnerの概念
- ルービンの因果モデル
- 機械学習と因果推論の融合
- 個人別効果の推定方法
- R言語による実装

第5回：因果フォレストで読み解く効果の分かれ目
- 機械学習による因果推論
- 因果フォレスト（Causal Forest）の理論
- 施策効果が変わる条件の特定
- R言語による実装

第6回：LiNGAMによる因果探索入門
- 探索的因果推論と検証的因果推論
- パス図の読み方
- LiNGAMによる因果の向きとパス係数の推定
- R言語による実装

第7回：ベイジアンネットワーク入門
- 確率的因果推論の基礎
- ネットワーク構造の理解と可視化
- ベイジアンネットワークによる因果探索
- もしも分析（What-if分析）の実践
- R言語による実装

- ビジネスでデータ分析に携わる方（マーケティング担当者、人事担当者、経営企画、販売管理など）
- マーケティング施策や業務改善の効果を正確に測定したい方
- データドリブンな意思決定の精度を高めたい方
- 統計学やデータサイエンスを実践的に学びたい方
- 因果推論を体系的に習得したい方
- Rを使ったデータ分析スキルを身につけたい方