ビジネスアナリストとしてのフルポテンシャルを引き出すための強力な5ステップ因果関係フレームワークを解き放つ

ビジネスアナリストのフルポテンシャルを引き出すための5つのステップ因果関係フレームワークの解き放ち

因果推論はあなたがビジネスアナリストのスーパースターになるのを助けることができます

ビジネスの文脈では、リーダーシップはしばしば意思決定やイベントが興味のあるKPIに与える影響に関心を持っています。 私たちパフォーマンスアナリストは、ほとんどの時間を次のような質問に答えるために費やしています。「国Xのパフォーマンスに{ニュース、政府の発表、特別なイベント…}が与える影響は何ですか？ 」直感的には、ニュース/発表/特別なイベントが起こらなかった場合に何が起こったかを知る方法があれば、この質問に答えることができます。

これが因果推論の本質であり、非常に才能のある人々が因果推論フレームワークを私たちが使用できるようにするために一生懸命取り組んでいます。

Google Causal Impactライブラリはそのようなフレームワークの1つです。 Googleが自社のマーケティング予算の決定をサポートするために開発したこのライブラリは、私たちが興味のある時系列データ上の任意のイベントや介入の影響を定量化するのに役立ちます。怖いと思われるかもしれませんが、実際には非常に直感的です。

ビジネスアナリストとして、私たちは日々の生活でこれらのツールを活用するべきです。最初の因果関係分析を実装するために取ることができる5つの簡単な手順を紹介します。

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ステップ1：パッケージのインストールとインポート

このガイドではPythonを使用します。

まず、Google Causal Impactパッケージをインストールします。

>pip install tfcausalimpact

このパッケージの詳細情報は、githubでhttps://github.com/WillianFuks/tfcausalimpactで見つけることができます。

因果関係分析を実行するために必要なのはわずか4つのパッケージです。

from causalimpact import CausalImpactimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt

ステップ2：データのインポートと前後期間の定義

因果関係フレームワークを時系列の問題と考えることができます。

特定の日付において、私たちはイベント、ニュースなどを観察し、このイベントの後に私たちの関心の対象となる測定値がどのように変化するかをベースラインと比較して追跡します。ベースラインは…と考えることができます。

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