Road to 統計検定２級 Day 1

こんにちは

自身は、大学（学部）を卒業したばかりの社会人です。

社会人になってから勉強しなくなってしまった。

学生の頃、いろんなことを勉強していて（特に深く勉強したわけではない）４年の時になって統計学に興味を持っていた。

興味を持った背景は、一度データアナリストという職種でインターンをしたことがきっかけだった。定量的な視点からサービスの問題点を探したり、意思決定をするためにデータを取って検証したりするという仕事がとても魅力的に思えた。

データアナリストは、経営、営業、マーケティング施策やプロダクト（Webサービス、アプリ）といろんな場面で活躍している。その中でも自身が特に興味を持っているのがプロダクトに特化したデータアナリストだ。

将来は、その仕事を専門的にやっていきたいと思ってる。その仕事の職名が、プロダクトアナリストというものだ。

そのプロダクトアナリストになるにおいて、統計学は大事な一要素であると筆者は捉えている！なので、筆者は今日から統計学を勉強する。

筆者の勉強の仕方は、Youtubeだ。

たまたま、こんな動画をYoutubeで見つけたのでこの動画を参考に一個ずつ勉強していこうと思う。

~~ 統計学の基礎１話 ~~

統計学では、主に４つの変数がある

1. 名義尺度

この尺度では、変数間の区別ができるがそこに優劣や差はない！

アダム、イブ、りんご、ばなな、など

2. 順序尺度

この尺度では、変数間の区別ができかつそこに優劣がある。ただ、その変数間の間隔には意味がないもの

成績：A 、B、C 

マラソン：1位、2位、3位、など

以上２つが定性的データの分類　（質的変数）

3. 間隔尺度

変数間の区別ができかつそこに優劣がある。ただ、変数間の間隔のみに意味があるもの

GPA：3.5, 3.1, 3.0 など

4. 比率尺度

変数間の区別ができかつそこに優劣がある。また、間隔と比率両方に意味があるもの。比率に意味があるとは、≒ 0が原点であること。

身長：170.5, 190.5, 210.5

以上２つが定量的データの分類　（量的変数）

また、この量的変数は以下のような分類もある

連続変数：Float型の量的な変数

離散変数：INT型の量的な変数

ふぅ〜今日はここまでそれでは！