具体描述
本书为资料分析入门书，聚焦于「广告对业绩有影响吗？」、「实施某政策真能带来良好影响吗？」这类因果关系分析。序章使用各种实例，解说釐清因果关系为什么是生意或政策的成功关键。第2章起不使用数学表达式，仅运用具体事例及视觉化的描写，介绍随机对照试验、RD设计、纵横资料分析等，可探究因果关系、最先进的资料分析手法。不使用数学表达式，仅透过简明易懂的方式，解说随机对照试验（RCT）、RD设计（不连续回归设计）、堆集分析、纵横资料分析等最先进有效的手法！
【本书介绍的主要具体事例】
．前美国总统欧巴马于2012年总统大选时，因正确釐清竞选广告策略的因果关系，募得多达72亿日圆的选举资金。
．Google显示的蓝字，用的是透过因果分析实验，从「41种蓝色」中选出的最佳蓝色。
．标示含税价后，超市业绩减少8％？
．Uber如何运用资料分析，调整最合适的费用？
．无偿提供笔记型电脑，孩童的成绩就会变好吗？
．「节电请求」真能促进节电吗？
．医疗费用的自负额降低，会使看病人数暴增吗？
．汽车的油耗规定，真能提升燃油效率吗？
．提高所得税会使人们不想工作吗？会使人们移居到税金较低的国家吗？
．广发补助金的景气刺激政策，真的有效果吗？
本书特色
●日本AMAZON畅销书，读者4.5颗星好评
●以图表为主、数式为辅，透过简明易懂的方式，解说随机对照试验（RCT）、RD设计（不连续回归设计）、堆集分析、纵横资料分析等最先进有效的手法！
●芝加哥大学哈里斯公共政策研究学院副教授伊藤公一朗亲自撰写，为想了解、分析大数据之人必备专业书籍
●本书荣获日本第39回三得利学艺奖暨第60回日经・经济图书文化奖
著者信息
伊藤公一朗（Koichiro Ito）
芝加哥大学哈里斯公共政策研究学院副教授。一九八二年出生于宫城县。京都大学经济学院毕业，加州大学柏克莱分校博士课程修毕（Ph.D.）。曾任史丹佛大学经济政策研究院研究员、波士顿大学商学院副教授，二○一五年起从事现职。专攻环境能源经济学、产业组织理论、应用计量经济学。目前在芝加哥大学进行环境政策、能源政策的实证研究，同时也向研究生讲授资料分析的理论与应用。授课内容与研究论文刊登于个人网站上（www.koichiroito.com）。
图书目录
第1章 从资料导出因果关系为什么并不容易？
例1：广告使冰淇淋的业绩增加了？
例2：调涨电价能促进节电吗？
例3：出国留学比较容易找到工作？
难以证明因果关系的原因1：有可能是其他因素造成影响
难以证明因果关系的原因2：有可能为反向因果关系
因果关系不同于相关关系
社会上充斥着启人疑窦的资料分析结果
为什么误判因果关系会出问题？
让小孩开着灯睡觉就会近视？
只要蒐集资料，就能排除所有的其他因素吗？
即使增加资料观察数也无法解决偏误问题
第2章 在现实世界「实际进行实验」――随机对照试验（RCT）
因果关系可用「介入效果」定义
难以导出因果关系是因为「如果」的资料并不存在
解决办法就是介入组与比较组之概念
分组方式的坏例子：应要求予以介入（自行选择）
最好的解决办法就是「随机对照试验（RCT）」
为什么随机分组是关键？
RCT的具体事例1：北九州市的电价实地实验
若採随机分组，两者的各项因素实际上是相等的
实验结果：调涨电价真能促进节电吗？
RCT的优点之一就是分析与结果具透明性
RCT的具体事例2：前美国总统欧巴马竞选活动的行销策略
RCT的铁则1：妥善建立群组
RCT的铁则2：一定要随机分组
RCT的铁则3：各组的样本数必须充足
欧巴马阵营的实验结果如何？
RCT的具体事例3：电力不足能靠道德解决吗？价格政策有效吗？
短期来看，道德政策与价格政策皆有效果
效果的持续性如何？
实际上该如何进行「随机分组」？
RCT的优点与弱点
第3章 善加利用「界线」的RD设计
如果无法使用RCT该怎么办？介绍「自然实验」手法
RD设计入门：以日本的医疗支出问题为例
着眼于医疗费用自负额变动之「界线」的分析手法
为什么患者人数在70岁之「界线」上不连续地增加？
自负额从3成减少为1成后，门诊患者人数增加10％左右
RD设计需要的假设
从医疗费用自负额的分析来看，RD设计的假设有可能成立吗？
运用RD设计时分析者该做的事：检验其他因素是否在界线上发生不连续的跳跃
什么情况会使RD设计的假设不成立？
RD设计是在界线附近制造近似RCT的状况
RD设计有什么弱点？
RD设计有什么优点？
只因隔着1条界线，南北电价就大不相同？利用地理界线的RD设计
在「地理界线上」RD设计的假设成立吗？
运用RD设计时，检验能否主张「针对某对象的因果关系」十分重要
第4章 善加利用「阶梯状变化」的堆集分析
汽车越大台，油耗规定越宽松？
着眼于诱因呈阶梯状变化的日本油耗政策
只要绘制直方图就能釐清企业行为
堆集分析与RD设计的差异
堆集分析的基本概念
堆集分析的假设
堆集分析的结果：油耗规定导致重量平均增加了110kg
堆集分析的优点和弱点是什么？
堆集分析的事例：所得税的税率会影响工作方式吗？
第5章 运用「数个期间的资料」的纵横资料分析
要不要移居到所得税较低的国家？所得税与移民行动的因果关系分析
运用丹麦个人纳税资料的研究
纵横资料分析的概念
纵横资料分析需要的「平行趋势假设」
关于平行趋势假设，资料分析者可提供的2种资讯
何种情况会推翻平行趋势假设？
纵横资料分析的优点和弱点
纵横资料分析的事例：撒钱实施景气刺激政策只会增加抢购需求吗？
第6章 实践篇：如何将资料分析应用在经商或政策制定上？
硅谷平常都会运用RCT进行商业策略分析
美国联邦政府内部推动的「循证政策制定」
评议会的使命
若要将资料分析应用在商业策略或政策制定上，关键是什么？
成功关键1：与资料分析专家建立合作关系
成功关键2：开放资料
企业与资料分析者的伙伴关系事例1：加州大学、史丹佛大学与大型超市的合作
企业与资料分析者的伙伴关系事例2：加州大学与电力公司的合作
企业与资料分析者的伙伴关系事例3：芝加哥大学与Uber的合作
政府与资料分析者的伙伴关系事例1：芝加哥大学与芝加哥市的合作
政府与资料分析者的伙伴关系事例2：由经济产业省资源能源厅主导的社会系统实证实验
第7章 进阶篇：了解资料分析的不完全性与极限
1 假如资料本身有问题，分析手法再出色也难以解决问题
2 分析结果的「外在效度」问题
3 「出版偏误」与「伙伴关系偏误」问题
4 介入存在「外溢效果」时的注意要点
5 存在一般均衡效果时的注意要点
第8章 给想进一步学习的人：参考书籍介绍
聚焦于计量经济学实践层面的日文入门书
读完入门书后的中阶书（经济学院大学生程度）与高阶书（研究所程度）
后记
引用文献
数学附录
图书序言
处处讲求资料分析的时代
随着以大数据（Big Data）为代表的资讯科技持续发展，各种有关生活及商业的资料皆记录保存下来，人们变得更容易取得大量资料。这种现象对我们的生活带来什么改变呢？
资讯传播革命带来的其中一个大变化就是，以往只有特定的专业人士必须具备资料分析能力，如今各行各业都开始要求这项能力。
举民间企业为例。
业务部或行销部经常能听到这样的对话：
「我想知道下一期该採用何种广告策略才能提升业绩，你可以帮我调查打过广告的商品业绩资料，分析广告对业绩的影响吗？」
人事部也不时能听到这样的对话：
「我想知道该用什么方法才能提升员工的工作效率。只要观察员工的内勤工作时间、外勤工作时间及销售成绩等资料，就能明白劳动时间对销售成绩有何影响吧？」
其实，不只民间企业产生这种变化。在行政机关或学校这类非营利组织任职的人，接触到的资料同样比过去还多，而且更常需要分析资料，或是利用别人的资料分析结果。
举例来说，自从日本导入事业分类（译註：针对国家与地方政府的事业进行公开讨论，判断该事业是否有其必要、该由谁负责、预算有无浪费之手法）后，行政机关就经常进行这样的讨论：
「我们需要分析去年实施的补助金政策成效，并向财务省报告。领取补助金的企业资料应该都有蒐集起来。只要经过分析，就能得知补助金的成效吧？」
同样的，学校之类的教育现场，近来也开始注重教学评鑑或教育成效评鑑，因此经常进行这样的讨论：
「为了得知之前使用的教材何者较具成效，我们就蒐集学生的理解程度资料进行分析吧？」
文科与理科都必须具备的分析力
从前大家都认为，资料分析属于对数字敏感的理科专业领域。不过，在今后的时代，无论你从事理科或文科方面的工作、处于何种立场，都必须具备资料分析能力。
光看前面的例子就知道，运用资料分析的人不只技术员及科学家而已。文科人今后也会越来越常遇到必须分析资料的状况。
此外，如同前述，在职场上即便你不是负责分析资料的那个人，依据「某人的资料分析」做出重要决策的机会同样越来越多。因此，就算你不是分析负责人，一样需要鑑别资料分析结果的能力「以免被某人的资料分析欺骗」。
大数据时代下不可或缺的分析力
尽管社会出现这样的变化，仍有许多人不熟悉「资料分析」这个概念。日本的小学至高中都有数理科目，但我们的学校教育却鲜少教导「资料分析」之概念。
近年来出现一种论调，认为大数据提供许多资料，可解决一切问题。其实，人的判断对资料的处理、分析、解释具有非常重要的作用，这点从本书的内容就能窥知一二。
最近商业界――特别是IT业――越来越重视分析力（Analytics），并且认为光有大数据依旧很难进行实务改善，剖析大数据使之可用于商场决策才重要。
尤其在本书聚焦的「釐清因果关系」这点上，就算增加资料量也无法根本解决问题，因此我们必须具备解析资料的能力。
资料分析的原则与寿司师傅的工作有共通之处
资料分析的重要原则，与寿司师傅的工作有共通之处。据说要做出好吃的寿司，至少必须注意3个重点。
第1个重点是，採购优质食材。第2个重点是，具备能发挥食材美味的刀工。即便有了优质食材，如果料理者缺乏技能，不知道该从哪个角度切下食材，品尝时就吃不出食材的美味。第3个重点则是，能否提供眼前顾客所要求的味道或餐点。
题外话，笔者目前住在美国，当地虽然找得到选用优质食材的寿司店，但要找到「刀工好到能发挥食材美味的师傅」，或是「餐点符合日本人口味的师傅」就不容易了。
资料分析也可说是一样的情况。
在资讯传播革命的影响下，大多数的人都能更容易取得好资料（食材）。这是一件很棒的事。可是，如果没学习思考方法，或缺乏「该从何种角度剖析资料」之判断力，分析时就无法发挥好不容易取得的资料之价值。
此外，就算完美地分析资料，假如分析结果无法回答待解决的课题，便会面临「分析结果明明很精彩，却完全派不上用场」这种本末倒置的情况。
那么具体而言，分析资料时，需要哪些观念与技能呢？
如果能有一本专门解说这方面新知的入门书，应该能帮助许多人吧？这就是笔者撰写本书的动机。
在经商与施策的各种场面上，釐清因果关系是决定成败的关键
本书为资料分析入门书，聚焦于「广告对业绩有影响吗？」、「实施某政策真能对社会带来良好影响吗？」这类因果关系的探究方法。为什么要聚焦于因果关系呢？这是因为，在有关生意或政策的各种场面上，釐清因果关系对实务家而言非常重要。
举例来说，前美国总统欧巴马（Barack Obama）2012年竞选总统时，就是因为确切釐清竞选广告策略的因果关系，才能再募到约6000万美元（72亿日圆）的政治献金。IT企业Google则分析网站文字颜色与浏览人数的因果关系，借此提升利润。计程车业的生力军Uber，也是借由釐清价格与消费者行为的因果关系，找出可平衡司机人数与使用者人数的方法。
近来许多企业都懂得利用因果关系分析，找出最佳的商业策略，这种情况逐渐成为常态。
除此之外，认真分析因果关系，也可发现立意良善的政策反而造成意料之外的结果，抑或原本以为没什么效果的政策其实产生不小的成效。
举例来说，日本政府为改善汽车燃油效率而实施的环保政策，其实反而促使汽车重量增加。美国政府为刺激景气而实施的环保车政策，其实只是撒钱政策，无助于刺激景气。另外，对青少年实施的犯罪预防教育，不但抑制犯罪的成效超乎预期，更令人意外的是，这对学业也有良好影响。
以上这些有关生意或政策的具体事例，只是本书介绍的资料分析运用事例的一部分。只要阅读本书，便可透过各种有关生意或政策的具体事例，了解因果关系分析为何重要、为什么不易分析，以及有什么解决方法。
本书的目的与结构
本书不使用数学表达式，而是运用具体事例及视觉化的描写，解说资料分析概念中最基本的「釐清因果关系的方法」。
当然，要成为资料分析专家，必须具备灵活运用深入的统计学知识与统计软体的能力。不过，从事资料分析的实务工作与教育工作的笔者认为，学习入门知识，亦即「分析眼前的资料时必须注意什么」时，不透过数学表达式理解，而是採「直觉式学习」也很重要。
因此，希望「学了统计学或计量经济学，却无法喜欢上这门学问」的人，也可以将本书当成课外读物来阅读。不如说，笔者撰写本书的目的，就是希望你在看完之后，能够觉得「原来资料分析这么有趣呀。既然可以做到这些事，我就再多学一点更深入的知识吧」。
第1章要解说的是，从资料导出因果关系为什么并不容易。前面所举的业务部与行销部的例子、人事部的例子、行政机关的例子与学校的例子，四者的共同点是：资料分析的最终目的，大多为釐清「某个行为（X）对结果（Y）造成何种影响？」之因果关系。
以行销的例子来说，问题就是「广告（X）对业绩（Y）造成何种影响？」；以学校的例子来说，问题就是「教材（X）对学生的理解程度（Y）造成何种影响？」。第1章将针对「为何这个乍看之下十分简单的问题，难以透过资料分析得到答案」，进行直觉式的解说。
第2章介绍的是，可百分之百解决「难以导出因果关系」之问题的最佳方法。在医学与经济学等学术领域，这个方法称为RCT（Randomized Controlled Trial，随机对照试验），在商业领域则称为A／B测试。这在医学领域是运用已久、很常见的手法，但在经济学与商业领域则是直到最近才常被使用，可说是最新的手法。这个章节同样採直觉式说明，不使用数学表达式。
倘若每次都能运用最佳方法RCT当然是最理想的，只可惜因为某些缘故，能够运用RCT的机会很有限。
假如不能使用RCT，我们该如何导出因果关系、解决问题呢？
近年来，经济学领域十分盛行这项研究。「自然实验（Natural Experiment）」便是其中一种「善加利用犹如做过实验的状况」，可运用在各种场合上的手法。第3章至第5章便是解说，当我们无法使用RCT时，可以改用何种「自然实验法」。
第3章介绍的方法是RD设计（Regression Discontinuity Design，不连续回归设计）。
这是一种只要善加利用世上的「界线」，即使无人进行实验，依然能制造出「犹如做过实验的状态」之方法。这里说的界线十分广义，像地理上的界线、企业调整定价的分界点、可领政府补助金的年龄……等等，全都包含在内。因此，能够运用这个方法分析资料的机会比想像中多。
第4章介绍的是，最近在经济学研究的推广下开始运用的手法「堆集分析（Bunching Analysis）」。
报酬或支款大多呈「阶梯状变化」，例如採累进税率的所得税、薪资结构、政府设置的规定值之变动、企业制定价格的方式……等等。只要善加利用这类阶梯状变化，同样能制造出「犹如做过实验的状态」。
第5章介绍的是「纵横资料分析（Panel Data Method）」，这种手法用于可取得数个期间的资料之情况。
我们的身边有许多可每月或每年蒐集的资料，例如广告支出、业绩、职员的劳动时间、学生的成绩……等等。此外，我们不只能蒐集个人或单一企业的这类资料，也能蒐集数人或数家企业的资料。第5章即是解说，如何利用「数个期间、数个对象的资料」分析因果关系。
那么，实际在企业或公共机构任职的实务家，该如何将第2章至第5章介绍的资料分析手法，应用在实务决策上呢？
第6章即介绍许多国外的具体事例，并探讨如何将资料分析，应用在商业策略或政策制定上。
本书毕竟是入门书，前6章省略了适合高阶者阅读的内容。本书介绍的方法论都是学术上最新的方法，在实务上也非常有用。不过，任何方法论都有弱点或缺点，了解这些弱点与缺点十分重要。因此，笔者将第7章订为进阶篇，解说资料分析的不完全性与极限。
假如第2章至第5章介绍的方法全都无法使用，我们该如何分析资料呢？目前经济学领域仍持续研发，可用于这种状况的分析手法（工具变数法、匹配法、合成对照群法、离散选择法、结构估计法等）。可惜，这些手法必须借助数学表达式才能解释清楚，本书就省略不谈了。不过，笔者会在第8章介绍推荐书籍给想进一步学习的人。
本书是以2014年10月，笔者于波士顿日籍研究者交流会上演讲的资料为基础，添加笔者在芝加哥大学任职时的授课内容与研究内容而成。内容以方法论及具体应用事例为主，针对一般民众解说「经济学的实证分析」领域的其中一部分。说到经济学，大多数的人应该会想到「利用数学表达式进行理论式分析的经济理论」。不过近年来，经济学领域除了研究经济理论外，也很盛行研究「经济学的实证分析」，也就是「使用资料，分析理论预测是否真在现实社会中发生」。如果你在看完本书介绍的资料分析具体事例后，能够觉得「原来经济学与经济理论结合资料分析后这么有意思」，笔者会很开心的。
伊藤公一朗
图书试读
从资料导出因果关系为什么那么困难呢？
本章将使用3个具体例子说明这一点。
第1个例子，是以在企业任职者的观点来看行销策略。第2个例子，是以在公家机关任职者的观点来看政策制定。第3个具体例子，则是从在教育机构任职者的观点来思考。
例1：广告使冰淇淋的业绩增加了？
假设你在贩售冰淇淋的企业任职，隶属行销部。目前公司正在研究，在网站上打广告能否提升今年夏季的业绩。上司想知道打广告能增加多少业绩，于是请你分析资料。
看了过去的资料后，你得知以下资讯：
你的公司曾在2010年，针对某项冰淇淋商品推出网路广告。跟没打广告的2009年相比，2010年的业绩增加40％。图表1-1为资料走势。从这张图来看，业绩似乎因广告的影响而增加。于是，你向上司报告：
「如这张图所示，分析之后可知，受到广告的影响，2010年的业绩比2009年多了40％。」
现在请想一想，为什么你的结论有可能是错的？原因可能是什么呢？
这里的问题是，能否从你的资料分析结果导出：
「推出广告↓业绩因广告的影响而增加40％」
也就是广告与业绩的因果关系（英文称为Causal Relationship或Causality）。
那么，假如2010年的夏季比2009年的夏季还热呢？
实际上，2009年日本的夏季较为凉爽，2010年的夏季则十分炎热。如果业绩在这种情况下增加了4成，就有可能不是受到广告的影响，单纯是因为气温变高，促使消费者想吃冰吧？
除此之外还有其他可能的原因。
举例来说，自从2008年爆发全球金融危机以后，日本就面临消费低迷的情况，但从2010年起消费便逐渐回温。如果业绩在这种情况下增加了4成，就有可能不是广告的成效，单纯是因为整体经济好转，消费者终于愿意打开荷包吧？
从资料来看，广告量在2010年变多，与此同时冰淇淋的业绩也增加了。我们究竟能不能根据这项分析结果，主张「广告带动了冰淇淋的业绩」之因果关系呢？
例2：调涨电价能促进节电吗？
第2个例子，我们来看实施政策的政策负责人所抱持的课题。
假设你是经济产业省的职员，正在研拟明年夏季的节电对策。本次的专案目的，是向上司报告调涨电价能带来多少节电效果。于是，你蒐集过去的电价与用电量资料。
用户评价
在当今这个被数据淹没的时代，仅仅学会“看”数据是远远不够的，我们更需要学会“懂”数据，而“懂”的深层含义，在于理解数据背后的因果逻辑。我之所以对《数据分析的力量：Google、Uber都在用的因果关系思考法》这本书充满了期待，正是因为它的名字直击了这个核心痛点。很多时候，我们可能看到了数据的变化，但却无法准确判断是什么原因导致了这种变化，以及如果我们做出某种改变，又会带来怎样的结果。这种对因果关系的模糊认知，往往会让我们在决策时犹豫不决，或者做出事倍功半的选择。Google和Uber作为全球性的科技巨头，它们能够不断推出颠覆性的产品和服务，背后必然有着一套极其成熟和高效的数据分析体系，而“因果关系思考法”无疑是其中的核心组成部分。我希望这本书能够为我提供一套清晰、系统且易于理解的因果分析框架，让我能够学习如何从海量数据中剥离出真正具有因果意义的信息，如何设计实验来验证假设，以及如何将这些洞察转化为 actionable insights，从而指导我的工作。我期待通过阅读这本书，能够提升我的数据分析能力，更重要的是，能够培养一种更为深刻和严谨的“因果思维”，让我能够更好地理解世界，做出更明智的决策，真正让数据成为我实现目标的力量源泉。
评分拿到《数据分析的力量：Google、Uber都在用的因果关系思考法》这本书，我首先被它的题目所吸引。如今，“数据分析”已不再是什么新鲜词汇，市场上充斥着各种相关的书籍和课程，但很多都停留在“如何用工具”或者“如何看报表”的层面。然而，真正能够让数据产生“力量”，驱动决策，甚至改变业务格局的，绝非仅仅是表面的相关性。我更看重的是“因果关系思考法”这几个字。它预示着这本书将带领我深入理解数据背后运作的逻辑，而不是满足于“是什么”的浅层认知。我希望这本书能够告诉我，当用户行为发生变化时，是哪个环节出了问题，采取什么样的干预措施，会带来最直接、最有效的影响。借鉴Google和Uber的实践经验，更是让我对这本书的实用性有了极大的信心。这两家公司在快速迭代和优化产品服务方面，可谓是行业的翘楚，它们能够持续领先，必然离不开对因果关系的深刻理解和应用。我期待这本书能提供一些具体的案例分析，让我能够学习它们是如何识别潜在的因果链条，如何进行A/B测试来验证假设，以及如何将这些分析结果转化为实际的商业策略。我希望读完这本书，我能够拥有更敏锐的数据嗅觉，以及更强大的因果推断能力，从而在我的工作中，能够做出更明智、更具前瞻性的决策。
评分我一直认为，数据分析的最高境界，并非仅仅在于能够处理海量数据，或者构建复杂的模型，而在于能否透过现象看本质，理解事物发展的内在规律。这本书的名字——《数据分析的力量：Google、Uber都在用的因果关系思考法》，恰恰点出了这个核心。“因果关系”四个字，让我眼前一亮，这正是我在实际工作中常常感到困惑却又至关重要的一环。很多时候，我们可能会发现两个数据指标之间存在高度相关，但究竟是A导致了B，还是B导致了A，抑或是两者都被某个隐藏的因素所影响，这其中的微妙差异，往往决定了决策的成败。Google和Uber作为全球顶尖的科技公司，它们在数据分析领域的深厚积累和创新应用，早已是行业内的标杆。因此，这本书将它们的“因果关系思考法”引入，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。我迫切地希望这本书能够提供一套系统性的方法论，教会我如何科学地识别和验证因果关系，如何避免混淆相关性和因果性，以及如何将这些分析能力应用到实际的商业场景中，比如产品优化、用户增长、风险控制等。我相信，掌握了这本书所传授的因果关系思考法，我能够更有效地洞察数据背后的真相，做出更具战略眼光的决策，从而在激烈的市场竞争中获得更大的优势，这不仅仅是提升工作效率，更是实现个人和团队的价值最大化。
评分这本书的名字很有吸引力——“数据分析的力量：Google、Uber都在用的因果关系思考法”。光是看到“Google”、“Uber”这些名字，就能联想到这些科技巨头在数据驱动决策上的强大能力，而“因果关系思考法”更是直击痛点，毕竟我们做分析，最终目的就是理解“为什么会这样”，并且知道“做了什么会带来什么改变”。我本来是抱着一种非常期待的心情来翻阅这本书的，尤其是在当前这个数据爆炸的时代，能够掌握一套行之有效的方法论，去拨开数据迷雾，找到事物背后的真正原因，简直就是职场晋升的“金钥匙”。我希望这本书能够提供一些切实可行的框架，帮助我从海量的数据中抽丝剥茧，不仅仅是看到相关性，更重要的是理解其中的因果链条。想象一下，如果我能像Google的工程师一样，通过数据分析找到用户行为变化的根本原因，或者像Uber的运营团队一样，精准预测并优化供需关系，那么我在自己的工作领域里，也能取得突破性的进展。这本书的名字给我一种“实操性很强”的预感，让我对它能够带来的价值充满好奇，期待它能为我打开一扇通往更深层次数据洞察的大门，并且提供一些可以在实际工作中立即应用的技巧和案例，让我能够将理论付诸实践，真正地“驾驭”数据，而不是被数据所淹没。
评分我一直对那种能够穿透表面现象、直达事物本质的分析方法深感兴趣。市面上关于数据分析的书籍很多，大多侧重于技术、工具或者统计模型，但真正能帮助我们理解“为什么”的书却相对稀少。而“数据分析的力量：Google、Uber都在用的因果关系思考法”这个名字，恰好击中了我的核心需求。我之所以对这本书抱有如此高的期待，是因为我深信，掌握了因果关系，才能真正做到“有的放矢”的决策。很多时候，我们可能会看到数据之间的相关性，但如果不能理解它们之间的因果联系，那么基于这种相关性做出的判断和行动，很可能就会南辕北辙，甚至产生负面影响。这本书提到了Google和Uber，这两家公司无疑是数据驱动的典范，它们能够在大浪淘沙的竞争中脱颖而出，必然离不开其精深的因果分析能力。我非常渴望了解它们是如何构建因果模型，如何在复杂多变的市场环境中，通过洞察因果关系来指导产品迭代、运营优化，甚至是战略规划。我期待这本书能够提供一套清晰的逻辑框架，教会我如何识别、验证和利用因果关系，从而让我的数据分析工作更具深度和价值，能够真正地为业务增长提供强有力的支撑，并且能够让我对数据产生的洞察，拥有更大的信心和掌控力。
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