マッチング理論やマーケットデザインに関する手法のまとめ
データサイエンスというとデータを集めて分析して、という範囲でしか考えないSEの亜種としての機械学習エンジニアやBI+α程度ができるだけのコンサルタントが、結構な割合でデータサイエンティストを名乗ってる。
しかし実際は他にも多様な手法があることを本来のデータサイエンティストは知っている（べきである）。もちろんデータも使うが、問題を解決するのにビジネスや業務のロジックを可能な範囲で定式化して数理最適化・線形計画法（Operations Research）やシミュレーション（システムダイナミクス、微分方程式とか）で解くのが一例だ。
経済学分野（という言い方は個人的には抵抗があるが多くの場合の分類として従う）から出現しているマッチング理論やマーケットデザインといった手法も、こうした使える分野になりつつある。
経済学系の人は経済学系のモデル・手法にこだわりすぎるきらいがあるのは別の問題として、そのツールとしての有用性は把握しておくべき。ここではマッチング理論やマーケットデザインに関する手法の情報源をまとめる。
教科書的なもの
理論を概観するなら上記が一番よさげ。あとはRによる実装にも踏み込みつつ。
イメージアップする記事
日本のフツーにデータサイエンスと言ってる人たちと違って、ちゃんとこうした分野もカバーする企業は良いなぁ。
入門レベルの記事やテキスト
本当の入門レベルを中心に日本語、ないしは日本人が書いた読みやすい英語で、読みやすい内容があるので断片的に見るなら以下から探すといい。上記「教科書的なもの」で挙げたようなわかりやすくて有用なサーベイを書ける日本の研究者ってホント少ない。。。
オークション理論
も同じくらい使えそうな分野だと思っている
もっと他にも見つけたら、このページに追加していきます。
ちなみに因果推論に関する手法のまとめは既に別ページがある。因果推論も経済学ってことになっているらしいけど、聞くところでは心理学が出自の手法もあるし、適用先もマーケティングとかいろいろ。経済学に閉じて考える必要もない。
他の情報を見たい方は、目次ページへ
仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note
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