雨天時の売上インパクトをモデル推定する時の罠はSELECT文だった
オープンデータ（UCI Bike Sharing, 17,379時間）の検証
こんにちは！AX研究室の庄内です。
突然ですが・・・
”モデル精度にこだわっていませんか？”
今日は、そんなあなたに”因果推論”の話をしたいと思います。
「雨の日って、結局うちのシェアサイクルどれくらい売上落ちてる？ 来期の『雨の日クーポン』の予算を取りたいから、パッと数字出して」
夕方のSlackに、事業責任者からこんな一行が飛んできたとします。
手元には全ログがある。SQLも書ける。BIツールの操作もお手のもの。5分で返せそうな質問です。ところがこの質問、集計のやり方ひとつで答えが2倍以上ぶれちゃうんです。
しかも厄介なことに、「いちばん真面目に多変量解析をやった方が、いちばん大きく外す」と言われたら、どう思いますか？
この投稿は、公開データを使って実際に「雨の効果」を見積もった記録です。途中で立てた仮説が見事に外れるので、その失敗の過程も含めてお楽しみください。
