【読書ノート】統計学が最強の学問である［実践編］
マーケティング部門などでしばしば予測よりも洞察のほうが重要になる。たとえば、いざ完成した商品に対して、「この商品がいくつ売れるか」という正確な予測よりも、「どのようなプロモーションをすれば商品が売れるか」「どのような商品を作ればヒットするか」という洞察のほうが利益の源泉となるのだ。
こんにちは、けいごです。
DXやデータサイエンスによって、何かを予測するのは面白そうですよね！ 物事の関係を調べたりして、どうすれば良い結果に繋がるのかを突き止める過程はQOLを向上させる上でも重要だと考えます。
本記事では、「データを使いこなす上で必要な知識が知りたい」「私生活や仕事に活かせる統計の使い方が知りたい」という方に向けて書いていきます！
本書における統計学の軸
本書では「統計学」を、以下のように使うことを軸としています。
データからいかに適切にその背後の因果関係を洞察するか
ビジネスにおいては、購買という求める結果の背後にどのような原因が存在するか、という因果関係を探り当てることが重要です。つまり、原因と因果関係を知ることで、「売れる」を実現することが出来る確率が高まります。これは、私生活でも活かせることはあります。例えば、「人の反応を見て統計的に調子の曜日に頼み事をしてみる」や「どのような習慣を身に着けた時に自分の調子がよいか」ということです。
また、本書では「頻度論」という統計学の考え方に基づいてまとめています。何故なら、「洞察」との相性がいいからです。その他「ベイズ論」という考え方もありますが、こちらは「予測」する上で相性がよいため、本書の主旨と外れます。
統計学の基礎知識
これまで統計学を使ってこなかった人が、「分析による因果関係の洞察
」に踏み出すために必要な知識は以下です。
①平均値や割合など統計指標の本質的な意味の理解
②「データを点ではなく幅で捉える」という考え方
③「なんの値を何ごとに集計すべきか」という考え方
①平均値や割合など統計指標の本質的な意味の理解
平均値と割合は本質的には同じです。なぜなら、１００人に対する調査で６０人が男性という結果が得られたとします。この「割合」は６０％です。一方で「平均」は男性を「１」、女性を「０」とした場合、男性である度合いは「０．６」になります。
②「データを点ではなく幅で捉える」という考え方
データの点とは、平均や割合という意味です。平均では、２０歳が１００人いるのか、１歳と４０歳が半々づついるのかは把握できません。そのため、データの幅を把握する方法を知る必要があります。
③「なんの値を何ごとに集計すべきか」という考え方
因果関係を知る上では「最終的にコントロールしたい結果とそれに影響を与えうる原因の候補」という観点でデータを捉える必要があります。そのためには、見るべき値とカテゴリの明確化が重要です。
分析をする上で知っておくべきこと
売上を分析する上では、「平均値」を使いましょう。何故なら、中央値や最頻値では、施策の結果が分からないからです。
そして、「標準偏差」の理解も重要です。標準偏差とは、「平均値からの偏り」を表すものです。値が大きければ大きいほど平均からずれていることになります。
この標準偏差ですが、理論的には「平均値から標準偏差の２倍を足した数～標準偏差の２倍を引いた数」までのあたりに全体の４分の３以上のデータが存在することが証明されています。詳しく知りたい方は本書を読んでみてください。
私が理解できたのはここまでです。要約を見たかった読者さん、力不足で大変申し訳御座いません。しかしこれ、とても難しいですね、、、、中高でまともに勉強してこなかったつけが回ってきました（笑）
途中で挫折しましたが、読書を継続して理解できるようにしたいと思います！
今の私にはもっと初歩的に、段階的に復習するべきですね！ また、そもそも１日で理解しようとすることも問題なので、更にわかりやすい本とか活用していきます。
若しくはChatGPTで知りたい統計解析だけを調べたり、作ってもらいながら統計学に慣れることが最適ですね、、、いや断然ChatGPTを有効活用します（笑）
もし読者さんの中に「統計学」について「わかりやすくまとまった記事やサイト」などご存じの方がいましたら、是非コメントで教えてください！
Keigo.log サイトマップ
この記事を気に入った読者様、是非フォローと拡散宜しくお願い致します！
ご一読有難う御座いました！ もし「ここがわかりやすい」「ここがわかりにくい」などありましたら、ご遠慮なくコメント欄にご投稿ください！