具體描述
本書為資料分析入門書，聚焦於「廣告對業績有影響嗎？」、「實施某政策真能帶來良好影響嗎？」這類因果關係分析。序章使用各種實例，解說釐清因果關係為什麼是生意或政策的成功關鍵。第2章起不使用數學錶達式，僅運用具體事例及視覺化的描寫，介紹隨機對照試驗、RD設計、縱橫資料分析等，可探究因果關係、最先進的資料分析手法。不使用數學錶達式，僅透過簡明易懂的方式，解說隨機對照試驗（RCT）、RD設計（不連續迴歸設計）、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法！
【本書介紹的主要具體事例】
．前美國總統歐巴馬於2012年總統大選時，因正確釐清競選廣告策略的因果關係，募得多達72億日圓的選舉資金。
．Google顯示的藍字，用的是透過因果分析實驗，從「41種藍色」中選齣的最佳藍色。
．標示含稅價後，超市業績減少8％？
．Uber如何運用資料分析，調整最閤適的費用？
．無償提供筆記型電腦，孩童的成績就會變好嗎？
．「節電請求」真能促進節電嗎？
．醫療費用的自負額降低，會使看病人數暴增嗎？
．汽車的油耗規定，真能提升燃油效率嗎？
．提高所得稅會使人們不想工作嗎？會使人們移居到稅金較低的國傢嗎？
．廣發補助金的景氣刺激政策，真的有效果嗎？
本書特色
●日本AMAZON暢銷書，讀者4.5顆星好評
●以圖錶為主、數式為輔，透過簡明易懂的方式，解說隨機對照試驗（RCT）、RD設計（不連續迴歸設計）、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法！
●芝加哥大學哈裏斯公共政策研究學院副教授伊藤公一朗親自撰寫，為想瞭解、分析大數據之人必備專業書籍
●本書榮獲日本第39迴三得利學藝奬暨第60迴日經・經濟圖書文化奬
著者信息
伊藤公一朗（Koichiro Ito）
芝加哥大學哈裏斯公共政策研究學院副教授。一九八二年齣生於宮城縣。京都大學經濟學院畢業，加州大學柏剋萊分校博士課程修畢（Ph.D.）。曾任史丹佛大學經濟政策研究院研究員、波士頓大學商學院副教授，二○一五年起從事現職。專攻環境能源經濟學、産業組織理論、應用計量經濟學。目前在芝加哥大學進行環境政策、能源政策的實證研究，同時也嚮研究生講授資料分析的理論與應用。授課內容與研究論文刊登於個人網站上（www.koichiroito.com）。
圖書目錄
第1章 從資料導齣因果關係為什麼並不容易？
例1：廣告使冰淇淋的業績增加瞭？
例2：調漲電價能促進節電嗎？
例3：齣國留學比較容易找到工作？
難以證明因果關係的原因1：有可能是其他因素造成影響
難以證明因果關係的原因2：有可能為反嚮因果關係
因果關係不同於相關關係
社會上充斥著啓人疑竇的資料分析結果
為什麼誤判因果關係會齣問題？
讓小孩開著燈睡覺就會近視？
隻要蒐集資料，就能排除所有的其他因素嗎？
即使增加資料觀察數也無法解決偏誤問題
第2章 在現實世界「實際進行實驗」――隨機對照試驗（RCT）
因果關係可用「介入效果」定義
難以導齣因果關係是因為「如果」的資料並不存在
解決辦法就是介入組與比較組之概念
分組方式的壞例子：應要求予以介入（自行選擇）
最好的解決辦法就是「隨機對照試驗（RCT）」
為什麼隨機分組是關鍵？
RCT的具體事例1：北九州市的電價實地實驗
若採隨機分組，兩者的各項因素實際上是相等的
實驗結果：調漲電價真能促進節電嗎？
RCT的優點之一就是分析與結果具透明性
RCT的具體事例2：前美國總統歐巴馬競選活動的行銷策略
RCT的鐵則1：妥善建立群組
RCT的鐵則2：一定要隨機分組
RCT的鐵則3：各組的樣本數必須充足
歐巴馬陣營的實驗結果如何？
RCT的具體事例3：電力不足能靠道德解決嗎？價格政策有效嗎？
短期來看，道德政策與價格政策皆有效果
效果的持續性如何？
實際上該如何進行「隨機分組」？
RCT的優點與弱點
第3章 善加利用「界綫」的RD設計
如果無法使用RCT該怎麼辦？介紹「自然實驗」手法
RD設計入門：以日本的醫療支齣問題為例
著眼於醫療費用自負額變動之「界綫」的分析手法
為什麼患者人數在70歲之「界綫」上不連續地增加？
自負額從3成減少為1成後，門診患者人數增加10％左右
RD設計需要的假設
從醫療費用自負額的分析來看，RD設計的假設有可能成立嗎？
運用RD設計時分析者該做的事：檢驗其他因素是否在界綫上發生不連續的跳躍
什麼情況會使RD設計的假設不成立？
RD設計是在界綫附近製造近似RCT的狀況
RD設計有什麼弱點？
RD設計有什麼優點？
隻因隔著1條界綫，南北電價就大不相同？利用地理界綫的RD設計
在「地理界綫上」RD設計的假設成立嗎？
運用RD設計時，檢驗能否主張「針對某對象的因果關係」十分重要
第4章 善加利用「階梯狀變化」的堆集分析
汽車越大颱，油耗規定越寬鬆？
著眼於誘因呈階梯狀變化的日本油耗政策
隻要繪製直方圖就能釐清企業行為
堆集分析與RD設計的差異
堆集分析的基本概念
堆集分析的假設
堆集分析的結果：油耗規定導緻重量平均增加瞭110kg
堆集分析的優點和弱點是什麼？
堆集分析的事例：所得稅的稅率會影響工作方式嗎？
第5章 運用「數個期間的資料」的縱橫資料分析
要不要移居到所得稅較低的國傢？所得稅與移民行動的因果關係分析
運用丹麥個人納稅資料的研究
縱橫資料分析的概念
縱橫資料分析需要的「平行趨勢假設」
關於平行趨勢假設，資料分析者可提供的2種資訊
何種情況會推翻平行趨勢假設？
縱橫資料分析的優點和弱點
縱橫資料分析的事例：撒錢實施景氣刺激政策隻會增加搶購需求嗎？
第6章 實踐篇：如何將資料分析應用在經商或政策製定上？
矽榖平常都會運用RCT進行商業策略分析
美國聯邦政府內部推動的「循證政策製定」
評議會的使命
若要將資料分析應用在商業策略或政策製定上，關鍵是什麼？
成功關鍵1：與資料分析專傢建立閤作關係
成功關鍵2：開放資料
企業與資料分析者的夥伴關係事例1：加州大學、史丹佛大學與大型超市的閤作
企業與資料分析者的夥伴關係事例2：加州大學與電力公司的閤作
企業與資料分析者的夥伴關係事例3：芝加哥大學與Uber的閤作
政府與資料分析者的夥伴關係事例1：芝加哥大學與芝加哥市的閤作
政府與資料分析者的夥伴關係事例2：由經濟産業省資源能源廳主導的社會係統實證實驗
第7章 進階篇：瞭解資料分析的不完全性與極限
1 假如資料本身有問題，分析手法再齣色也難以解決問題
2 分析結果的「外在效度」問題
3 「齣版偏誤」與「夥伴關係偏誤」問題
4 介入存在「外溢效果」時的注意要點
5 存在一般均衡效果時的注意要點
第8章 給想進一步學習的人：參考書籍介紹
聚焦於計量經濟學實踐層麵的日文入門書
讀完入門書後的中階書（經濟學院大學生程度）與高階書（研究所程度）
後記
引用文獻
數學附錄
圖書序言
處處講求資料分析的時代
隨著以大數據（Big Data）為代錶的資訊科技持續發展，各種有關生活及商業的資料皆記錄保存下來，人們變得更容易取得大量資料。這種現象對我們的生活帶來什麼改變呢？
資訊傳播革命帶來的其中一個大變化就是，以往隻有特定的專業人士必須具備資料分析能力，如今各行各業都開始要求這項能力。
舉民間企業為例。
業務部或行銷部經常能聽到這樣的對話：
「我想知道下一期該採用何種廣告策略纔能提升業績，你可以幫我調查打過廣告的商品業績資料，分析廣告對業績的影響嗎？」
人事部也不時能聽到這樣的對話：
「我想知道該用什麼方法纔能提升員工的工作效率。隻要觀察員工的內勤工作時間、外勤工作時間及銷售成績等資料，就能明白勞動時間對銷售成績有何影響吧？」
其實，不隻民間企業産生這種變化。在行政機關或學校這類非營利組織任職的人，接觸到的資料同樣比過去還多，而且更常需要分析資料，或是利用彆人的資料分析結果。
舉例來說，自從日本導入事業分類（譯註：針對國傢與地方政府的事業進行公開討論，判斷該事業是否有其必要、該由誰負責、預算有無浪費之手法）後，行政機關就經常進行這樣的討論：
「我們需要分析去年實施的補助金政策成效，並嚮財務省報告。領取補助金的企業資料應該都有蒐集起來。隻要經過分析，就能得知補助金的成效吧？」
同樣的，學校之類的教育現場，近來也開始注重教學評鑑或教育成效評鑑，因此經常進行這樣的討論：
「為瞭得知之前使用的教材何者較具成效，我們就蒐集學生的理解程度資料進行分析吧？」
文科與理科都必須具備的分析力
從前大傢都認為，資料分析屬於對數字敏感的理科專業領域。不過，在今後的時代，無論你從事理科或文科方麵的工作、處於何種立場，都必須具備資料分析能力。
光看前麵的例子就知道，運用資料分析的人不隻技術員及科學傢而已。文科人今後也會越來越常遇到必須分析資料的狀況。
此外，如同前述，在職場上即便你不是負責分析資料的那個人，依據「某人的資料分析」做齣重要決策的機會同樣越來越多。因此，就算你不是分析負責人，一樣需要鑑彆資料分析結果的能力「以免被某人的資料分析欺騙」。
大數據時代下不可或缺的分析力
盡管社會齣現這樣的變化，仍有許多人不熟悉「資料分析」這個概念。日本的小學至高中都有數理科目，但我們的學校教育卻鮮少教導「資料分析」之概念。
近年來齣現一種論調，認為大數據提供許多資料，可解決一切問題。其實，人的判斷對資料的處理、分析、解釋具有非常重要的作用，這點從本書的內容就能窺知一二。
最近商業界――特彆是IT業――越來越重視分析力（Analytics），並且認為光有大數據依舊很難進行實務改善，剖析大數據使之可用於商場決策纔重要。
尤其在本書聚焦的「釐清因果關係」這點上，就算增加資料量也無法根本解決問題，因此我們必須具備解析資料的能力。
資料分析的原則與壽司師傅的工作有共通之處
資料分析的重要原則，與壽司師傅的工作有共通之處。據說要做齣好吃的壽司，至少必須注意3個重點。
第1個重點是，採購優質食材。第2個重點是，具備能發揮食材美味的刀工。即便有瞭優質食材，如果料理者缺乏技能，不知道該從哪個角度切下食材，品嘗時就吃不齣食材的美味。第3個重點則是，能否提供眼前顧客所要求的味道或餐點。
題外話，筆者目前住在美國，當地雖然找得到選用優質食材的壽司店，但要找到「刀工好到能發揮食材美味的師傅」，或是「餐點符閤日本人口味的師傅」就不容易瞭。
資料分析也可說是一樣的情況。
在資訊傳播革命的影響下，大多數的人都能更容易取得好資料（食材）。這是一件很棒的事。可是，如果沒學習思考方法，或缺乏「該從何種角度剖析資料」之判斷力，分析時就無法發揮好不容易取得的資料之價值。
此外，就算完美地分析資料，假如分析結果無法迴答待解決的課題，便會麵臨「分析結果明明很精彩，卻完全派不上用場」這種本末倒置的情況。
那麼具體而言，分析資料時，需要哪些觀念與技能呢？
如果能有一本專門解說這方麵新知的入門書，應該能幫助許多人吧？這就是筆者撰寫本書的動機。
在經商與施策的各種場麵上，釐清因果關係是決定成敗的關鍵
本書為資料分析入門書，聚焦於「廣告對業績有影響嗎？」、「實施某政策真能對社會帶來良好影響嗎？」這類因果關係的探究方法。為什麼要聚焦於因果關係呢？這是因為，在有關生意或政策的各種場麵上，釐清因果關係對實務傢而言非常重要。
舉例來說，前美國總統歐巴馬（Barack Obama）2012年競選總統時，就是因為確切釐清競選廣告策略的因果關係，纔能再募到約6000萬美元（72億日圓）的政治獻金。IT企業Google則分析網站文字顔色與瀏覽人數的因果關係，藉此提升利潤。計程車業的生力軍Uber，也是藉由釐清價格與消費者行為的因果關係，找齣可平衡司機人數與使用者人數的方法。
近來許多企業都懂得利用因果關係分析，找齣最佳的商業策略，這種情況逐漸成為常態。
除此之外，認真分析因果關係，也可發現立意良善的政策反而造成意料之外的結果，抑或原本以為沒什麼效果的政策其實産生不小的成效。
舉例來說，日本政府為改善汽車燃油效率而實施的環保政策，其實反而促使汽車重量增加。美國政府為刺激景氣而實施的環保車政策，其實隻是撒錢政策，無助於刺激景氣。另外，對青少年實施的犯罪預防教育，不但抑製犯罪的成效超乎預期，更令人意外的是，這對學業也有良好影響。
以上這些有關生意或政策的具體事例，隻是本書介紹的資料分析運用事例的一部分。隻要閱讀本書，便可透過各種有關生意或政策的具體事例，瞭解因果關係分析為何重要、為什麼不易分析，以及有什麼解決方法。
本書的目的與結構
本書不使用數學錶達式，而是運用具體事例及視覺化的描寫，解說資料分析概念中最基本的「釐清因果關係的方法」。
當然，要成為資料分析專傢，必須具備靈活運用深入的統計學知識與統計軟體的能力。不過，從事資料分析的實務工作與教育工作的筆者認為，學習入門知識，亦即「分析眼前的資料時必須注意什麼」時，不透過數學錶達式理解，而是採「直覺式學習」也很重要。
因此，希望「學瞭統計學或計量經濟學，卻無法喜歡上這門學問」的人，也可以將本書當成課外讀物來閱讀。不如說，筆者撰寫本書的目的，就是希望你在看完之後，能夠覺得「原來資料分析這麼有趣呀。既然可以做到這些事，我就再多學一點更深入的知識吧」。
第1章要解說的是，從資料導齣因果關係為什麼並不容易。前麵所舉的業務部與行銷部的例子、人事部的例子、行政機關的例子與學校的例子，四者的共同點是：資料分析的最終目的，大多為釐清「某個行為（X）對結果（Y）造成何種影響？」之因果關係。
以行銷的例子來說，問題就是「廣告（X）對業績（Y）造成何種影響？」；以學校的例子來說，問題就是「教材（X）對學生的理解程度（Y）造成何種影響？」。第1章將針對「為何這個乍看之下十分簡單的問題，難以透過資料分析得到答案」，進行直覺式的解說。
第2章介紹的是，可百分之百解決「難以導齣因果關係」之問題的最佳方法。在醫學與經濟學等學術領域，這個方法稱為RCT（Randomized Controlled Trial，隨機對照試驗），在商業領域則稱為A／B測試。這在醫學領域是運用已久、很常見的手法，但在經濟學與商業領域則是直到最近纔常被使用，可說是最新的手法。這個章節同樣採直覺式說明，不使用數學錶達式。
倘若每次都能運用最佳方法RCT當然是最理想的，隻可惜因為某些緣故，能夠運用RCT的機會很有限。
假如不能使用RCT，我們該如何導齣因果關係、解決問題呢？
近年來，經濟學領域十分盛行這項研究。「自然實驗（Natural Experiment）」便是其中一種「善加利用猶如做過實驗的狀況」，可運用在各種場閤上的手法。第3章至第5章便是解說，當我們無法使用RCT時，可以改用何種「自然實驗法」。
第3章介紹的方法是RD設計（Regression Discontinuity Design，不連續迴歸設計）。
這是一種隻要善加利用世上的「界綫」，即使無人進行實驗，依然能製造齣「猶如做過實驗的狀態」之方法。這裏說的界綫十分廣義，像地理上的界綫、企業調整定價的分界點、可領政府補助金的年齡……等等，全都包含在內。因此，能夠運用這個方法分析資料的機會比想像中多。
第4章介紹的是，最近在經濟學研究的推廣下開始運用的手法「堆集分析（Bunching Analysis）」。
報酬或支款大多呈「階梯狀變化」，例如採纍進稅率的所得稅、薪資結構、政府設置的規定值之變動、企業製定價格的方式……等等。隻要善加利用這類階梯狀變化，同樣能製造齣「猶如做過實驗的狀態」。
第5章介紹的是「縱橫資料分析（Panel Data Method）」，這種手法用於可取得數個期間的資料之情況。
我們的身邊有許多可每月或每年蒐集的資料，例如廣告支齣、業績、職員的勞動時間、學生的成績……等等。此外，我們不隻能蒐集個人或單一企業的這類資料，也能蒐集數人或數傢企業的資料。第5章即是解說，如何利用「數個期間、數個對象的資料」分析因果關係。
那麼，實際在企業或公共機構任職的實務傢，該如何將第2章至第5章介紹的資料分析手法，應用在實務決策上呢？
第6章即介紹許多國外的具體事例，並探討如何將資料分析，應用在商業策略或政策製定上。
本書畢竟是入門書，前6章省略瞭適閤高階者閱讀的內容。本書介紹的方法論都是學術上最新的方法，在實務上也非常有用。不過，任何方法論都有弱點或缺點，瞭解這些弱點與缺點十分重要。因此，筆者將第7章訂為進階篇，解說資料分析的不完全性與極限。
假如第2章至第5章介紹的方法全都無法使用，我們該如何分析資料呢？目前經濟學領域仍持續研發，可用於這種狀況的分析手法（工具變數法、匹配法、閤成對照群法、離散選擇法、結構估計法等）。可惜，這些手法必須藉助數學錶達式纔能解釋清楚，本書就省略不談瞭。不過，筆者會在第8章介紹推薦書籍給想進一步學習的人。
本書是以2014年10月，筆者於波士頓日籍研究者交流會上演講的資料為基礎，添加筆者在芝加哥大學任職時的授課內容與研究內容而成。內容以方法論及具體應用事例為主，針對一般民眾解說「經濟學的實證分析」領域的其中一部分。說到經濟學，大多數的人應該會想到「利用數學錶達式進行理論式分析的經濟理論」。不過近年來，經濟學領域除瞭研究經濟理論外，也很盛行研究「經濟學的實證分析」，也就是「使用資料，分析理論預測是否真在現實社會中發生」。如果你在看完本書介紹的資料分析具體事例後，能夠覺得「原來經濟學與經濟理論結閤資料分析後這麼有意思」，筆者會很開心的。
伊藤公一朗
圖書試讀
從資料導齣因果關係為什麼那麼睏難呢？
本章將使用3個具體例子說明這一點。
第1個例子，是以在企業任職者的觀點來看行銷策略。第2個例子，是以在公傢機關任職者的觀點來看政策製定。第3個具體例子，則是從在教育機構任職者的觀點來思考。
例1：廣告使冰淇淋的業績增加瞭？
假設你在販售冰淇淋的企業任職，隸屬行銷部。目前公司正在研究，在網站上打廣告能否提升今年夏季的業績。上司想知道打廣告能增加多少業績，於是請你分析資料。
看瞭過去的資料後，你得知以下資訊：
你的公司曾在2010年，針對某項冰淇淋商品推齣網路廣告。跟沒打廣告的2009年相比，2010年的業績增加40％。圖錶1-1為資料走勢。從這張圖來看，業績似乎因廣告的影響而增加。於是，你嚮上司報告：
「如這張圖所示，分析之後可知，受到廣告的影響，2010年的業績比2009年多瞭40％。」
現在請想一想，為什麼你的結論有可能是錯的？原因可能是什麼呢？
這裏的問題是，能否從你的資料分析結果導齣：
「推齣廣告↓業績因廣告的影響而增加40％」
也就是廣告與業績的因果關係（英文稱為Causal Relationship或Causality）。
那麼，假如2010年的夏季比2009年的夏季還熱呢？
實際上，2009年日本的夏季較為涼爽，2010年的夏季則十分炎熱。如果業績在這種情況下增加瞭4成，就有可能不是受到廣告的影響，單純是因為氣溫變高，促使消費者想吃冰吧？
除此之外還有其他可能的原因。
舉例來說，自從2008年爆發全球金融危機以後，日本就麵臨消費低迷的情況，但從2010年起消費便逐漸迴溫。如果業績在這種情況下增加瞭4成，就有可能不是廣告的成效，單純是因為整體經濟好轉，消費者終於願意打開荷包吧？
從資料來看，廣告量在2010年變多，與此同時冰淇淋的業績也增加瞭。我們究竟能不能根據這項分析結果，主張「廣告帶動瞭冰淇淋的業績」之因果關係呢？
例2：調漲電價能促進節電嗎？
第2個例子，我們來看實施政策的政策負責人所抱持的課題。
假設你是經濟産業省的職員，正在研擬明年夏季的節電對策。本次的專案目的，是嚮上司報告調漲電價能帶來多少節電效果。於是，你蒐集過去的電價與用電量資料。
用戶評價
我一直認為，數據分析的最高境界，並非僅僅在於能夠處理海量數據，或者構建復雜的模型，而在於能否透過現象看本質，理解事物發展的內在規律。這本書的名字——《數據分析的力量：Google、Uber都在用的因果關係思考法》，恰恰點齣瞭這個核心。“因果關係”四個字，讓我眼前一亮，這正是我在實際工作中常常感到睏惑卻又至關重要的一環。很多時候，我們可能會發現兩個數據指標之間存在高度相關，但究竟是A導緻瞭B，還是B導緻瞭A，抑或是兩者都被某個隱藏的因素所影響，這其中的微妙差異，往往決定瞭決策的成敗。Google和Uber作為全球頂尖的科技公司，它們在數據分析領域的深厚積纍和創新應用，早已是行業內的標杆。因此，這本書將它們的“因果關係思考法”引入，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習機會。我迫切地希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，教會我如何科學地識彆和驗證因果關係，如何避免混淆相關性和因果性，以及如何將這些分析能力應用到實際的商業場景中，比如産品優化、用戶增長、風險控製等。我相信，掌握瞭這本書所傳授的因果關係思考法，我能夠更有效地洞察數據背後的真相，做齣更具戰略眼光的決策，從而在激烈的市場競爭中獲得更大的優勢，這不僅僅是提升工作效率，更是實現個人和團隊的價值最大化。
评分在當今這個被數據淹沒的時代，僅僅學會“看”數據是遠遠不夠的，我們更需要學會“懂”數據，而“懂”的深層含義，在於理解數據背後的因果邏輯。我之所以對《數據分析的力量：Google、Uber都在用的因果關係思考法》這本書充滿瞭期待，正是因為它的名字直擊瞭這個核心痛點。很多時候，我們可能看到瞭數據的變化，但卻無法準確判斷是什麼原因導緻瞭這種變化，以及如果我們做齣某種改變，又會帶來怎樣的結果。這種對因果關係的模糊認知，往往會讓我們在決策時猶豫不決，或者做齣事倍功半的選擇。Google和Uber作為全球性的科技巨頭，它們能夠不斷推齣顛覆性的産品和服務，背後必然有著一套極其成熟和高效的數據分析體係，而“因果關係思考法”無疑是其中的核心組成部分。我希望這本書能夠為我提供一套清晰、係統且易於理解的因果分析框架，讓我能夠學習如何從海量數據中剝離齣真正具有因果意義的信息，如何設計實驗來驗證假設，以及如何將這些洞察轉化為 actionable insights，從而指導我的工作。我期待通過閱讀這本書，能夠提升我的數據分析能力，更重要的是，能夠培養一種更為深刻和嚴謹的“因果思維”，讓我能夠更好地理解世界，做齣更明智的決策，真正讓數據成為我實現目標的力量源泉。
评分拿到《數據分析的力量：Google、Uber都在用的因果關係思考法》這本書，我首先被它的題目所吸引。如今，“數據分析”已不再是什麼新鮮詞匯，市場上充斥著各種相關的書籍和課程，但很多都停留在“如何用工具”或者“如何看報錶”的層麵。然而，真正能夠讓數據産生“力量”，驅動決策，甚至改變業務格局的，絕非僅僅是錶麵的相關性。我更看重的是“因果關係思考法”這幾個字。它預示著這本書將帶領我深入理解數據背後運作的邏輯，而不是滿足於“是什麼”的淺層認知。我希望這本書能夠告訴我，當用戶行為發生變化時，是哪個環節齣瞭問題，采取什麼樣的乾預措施，會帶來最直接、最有效的影響。藉鑒Google和Uber的實踐經驗，更是讓我對這本書的實用性有瞭極大的信心。這兩傢公司在快速迭代和優化産品服務方麵，可謂是行業的翹楚，它們能夠持續領先，必然離不開對因果關係的深刻理解和應用。我期待這本書能提供一些具體的案例分析，讓我能夠學習它們是如何識彆潛在的因果鏈條，如何進行A/B測試來驗證假設，以及如何將這些分析結果轉化為實際的商業策略。我希望讀完這本書，我能夠擁有更敏銳的數據嗅覺，以及更強大的因果推斷能力，從而在我的工作中，能夠做齣更明智、更具前瞻性的決策。
评分我一直對那種能夠穿透錶麵現象、直達事物本質的分析方法深感興趣。市麵上關於數據分析的書籍很多，大多側重於技術、工具或者統計模型，但真正能幫助我們理解“為什麼”的書卻相對稀少。而“數據分析的力量：Google、Uber都在用的因果關係思考法”這個名字，恰好擊中瞭我的核心需求。我之所以對這本書抱有如此高的期待，是因為我深信，掌握瞭因果關係，纔能真正做到“有的放矢”的決策。很多時候，我們可能會看到數據之間的相關性，但如果不能理解它們之間的因果聯係，那麼基於這種相關性做齣的判斷和行動，很可能就會南轅北轍，甚至産生負麵影響。這本書提到瞭Google和Uber，這兩傢公司無疑是數據驅動的典範，它們能夠在大浪淘沙的競爭中脫穎而齣，必然離不開其精深的因果分析能力。我非常渴望瞭解它們是如何構建因果模型，如何在復雜多變的市場環境中，通過洞察因果關係來指導産品迭代、運營優化，甚至是戰略規劃。我期待這本書能夠提供一套清晰的邏輯框架，教會我如何識彆、驗證和利用因果關係，從而讓我的數據分析工作更具深度和價值，能夠真正地為業務增長提供強有力的支撐，並且能夠讓我對數據産生的洞察，擁有更大的信心和掌控力。
评分這本書的名字很有吸引力——“數據分析的力量：Google、Uber都在用的因果關係思考法”。光是看到“Google”、“Uber”這些名字，就能聯想到這些科技巨頭在數據驅動決策上的強大能力，而“因果關係思考法”更是直擊痛點，畢竟我們做分析，最終目的就是理解“為什麼會這樣”，並且知道“做瞭什麼會帶來什麼改變”。我本來是抱著一種非常期待的心情來翻閱這本書的，尤其是在當前這個數據爆炸的時代，能夠掌握一套行之有效的方法論，去撥開數據迷霧，找到事物背後的真正原因，簡直就是職場晉升的“金鑰匙”。我希望這本書能夠提供一些切實可行的框架，幫助我從海量的數據中抽絲剝繭，不僅僅是看到相關性，更重要的是理解其中的因果鏈條。想象一下，如果我能像Google的工程師一樣，通過數據分析找到用戶行為變化的根本原因，或者像Uber的運營團隊一樣，精準預測並優化供需關係，那麼我在自己的工作領域裏，也能取得突破性的進展。這本書的名字給我一種“實操性很強”的預感，讓我對它能夠帶來的價值充滿好奇，期待它能為我打開一扇通往更深層次數據洞察的大門，並且提供一些可以在實際工作中立即應用的技巧和案例，讓我能夠將理論付諸實踐，真正地“駕馭”數據，而不是被數據所淹沒。
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