Ｐｙｔｈｏｎで効果検証の実務を学ぼう！この本は、Ｐｙｔｈｏｎを用いた効果検証の入門書です。実務上で発生する問題を取り上げ、理論と紐づけて、実際にコードに落とし込んで解説していきます。効果検証の書籍は数多くありますが、そのなかでも、本書は以下の３点において特徴的です。１　紹介する手法を、Ａ／Ｂテスト・差分の差法（ＤＩＤ）・回帰不連続デザイン（ＲＤＤ）の３つに絞る２　Ａ／Ｂテストについて詳細に解説する３　すべての分析をＰｙｔｈｏｎで行う紹介手法を３つに絞っているのは、これら以外の手法を実務に応用する場合、必要な仮定を満たすことが困難だというリスクがあるためです。そのため本書では、実務上のユースケースが十分に多く、計量経済などの専門家以外でも使いやすい３手法を解説することにしました。また、そのなかでもＡ／Ｂテストの解説に多くの紙面を割き、実務上の課題について丁寧に紐解いていきます。さらに、これまで効果検証の書籍はＲで分析をすることが多かったのですが、本書ではすべての分析をＰｙｔｈｏｎで行います。これは、分析者がデータサイエンティストや他のエンジニアとコミュニケーションをとりやすくなることを狙いとしています。