本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

TBS系列「林先生が驚く 初耳学」(2016/9/25,10/9,11/6放送)で「日本国民全員が一冊持つべき」と紹介された話題の一冊!

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
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「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

米国で「子どもに対する就学前教育が、その後の人生に決定的な影響を与える」という研究が注目を集めている。

実例をベースに、リスクの取り方の原則を提示 ビジネスや投資で避けて通れない「リスク」。その本質や正しいマネジメント法について、経済学者アリソン・シュレーガーが社会の現場で探

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

データサイエンティストはどのように考えるのか？

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

ミクロ経済学はつまずきの石だ．無差別曲線，限界効用，ナッシュ均衡，……．ミクロの迷宮に落ち込んだら最後，入門書すら歯が立たなくなる.

学ぶだけではもう足りない。研究と応用が進み、行動経済学は「使う」段階に来ているのだ。本書では「ナッジ」の作り方を解説する。人間の行動の特性をふまえ、自由な選択を確保しつつ、より良い意思決定

ゲーム理論とは、ある種の意思決定を人間が行った結果、何が起きるかを予測する理論だ。と言うと何やら難しげに聞こえるかもしれないが、実は単純明快、初学者でもすぐ使いこなせる理論なのだ。

ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか。車をどの駐車スペースに停めるべきか。

In this audiobook, you'll get a clear overview of artificial intelligence technology, the common misconceptions surrounding it, and a fascinating look at its applications in everything from self-driving cars and drones to its contributions in the medical field.

なぜ、エリートですらバブルと暴落に踊らされてしまうのか?

二〇一七年ノーベル経済学賞受賞！　これまでの経済学が想定してきた人間像は、すべて嘘なのでは？　

Terrible lizards. That’s what the word dinosaurs means. Yet dinosaurs are not true lizards, and they are not necessarily terrible, either. Paleontologists have overturned many misconceptions, and in Dinosaurs!, we look at what the latest research tells us and what we still have to learn about these endlessly fascinating creatures.

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

医者「なぜ患者さんは治療方針を決められないのか」
患者「なぜお医者さんは不安な気持ちをわかってくれないのか」
人間心理のクセがわかれば、溝は埋められる！

「ここまでやって来たのだから続けたい」
「まだ大丈夫だからこのままでいい」
「『がんが消えた』という広告があ

Learn to change your mindset, relieve anxiety, dissolve pain, and bring a greater sense of wellbeing into your life by changing how you pay attention, with easy-to-apply techniques and in-the-moment exercises from Dr. Les Fehmi’s Open Focus method.

「専門家の予測精度はチンパンジーのダーツ投げ並み」―ーこんな調査結果で注目を浴びた著者の研究チームが、大規模な予測力研究プロジェクトを実施した。

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「データサイエンス」。ここ数年、数量的思考力を高めようとするビジネスパーソンが増えている。そこで、データを分析する際に必要な統計の基礎知識をざっとおさらいし、景気動向や証券市場動向の理解に役立ててはどうか。数学が苦手でも基本原理や落とし穴を知ればレベルアップ。また経済学理論の変遷を交え、使える！経済学を紹介する。
　本誌は『週刊東洋経済』2016年10月1日号掲載の22ページ分を電子化したものです。　

Causal Inference provides a brief and nontechnical introduction to randomized experiments, propensity scores, natural experiments, instrumental variables, sensitivity analysis, and quasi-experimental devices. Ideas are illustrated with examples from medicine, epidemiology, economics and business, the social sciences, and public policy.

■外資系コンサルティングファーム×大手広告代理店ハイブリッドキャリアが教える答えなき時代の仮説と成果のつくり方。

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり