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「統計学とは何か？」
前回、「確率」の話をさせていただいた。
今回はその「確率」に引き続き、「統計学」についてお話をしていきたい。
その前に、
あなたに質問をしたい。
「統計学とは何か？」
あなたが文系の方で、実際のビジネスでもデータ分析などに関わっていない方であれば「さっぱり、分からない」という状態かもしれない。
逆に少し知っている方は「統計は難しい」だろうと考えているかもしれない。
そもそも、
統計学の用語はあまり日常的ではない
統計学の用語で、日常会話でも良く使うものといったら「平均」くらいだろうか？
「平均」という言葉が分からない方はまずいないと思う。
しかし、次のものはどうだろうか？
「最頻値」
「中央値」
「分散」
「標準偏差」
「共分散」
「相関係数」
「正規分布」
「多変量解析」
「回帰分析」
最後の方になると「全然聞いたこともない」という方も多いかもしれない。
「訳が分からない話だし、つまらない」と思われるかもしれない。
しかし、大丈夫だ。
今回のシリーズでお話をさせていただく内容
それはあなたに「統計学」の専門家になっていただくためのものではない。
あなたのビジネス、特にダイレクトマーケティングやネットビジネスで成果を上げていただく。
そのために押さえるべき内容についてお話ししていく。
（「多変量解析」「回帰分析」などについては有効だが、今回は割愛したいと思っている。
ご要望があれば、ご意見をいただければと思う）
話を戻そう。
「統計学」について、あなたのビジネスを例に出して説明をしよう。
あなたがネットビジネスなどを既に展開しているのであれば、膨大な過去データがあるはずだ。
PV（表示回数）やクリック数、コンバージョン数、クリック率、コンバージョン率、PV単価、クリック単価、CPAなど。
それらの数値は一見バラバラに見える。
規則性など何もなく見えるかもしれない。
しかし、そのバラバラのデータから、数値上の規則性を見出すことが可能だ。
何かを要約したり、解釈したりするための根拠をデータの中から見出す。
それが「統計学」だ。
膨大なデータからある規則性を見出す
あなたのビジネスの「リターン」を最大化し、「リスク」を最小化する規則性を見出す。
そのためにこの「統計学」の考え方を活用していくのだ。
ところが、この「統計学」には知らなければならない３つの問題がある。
次回、そのことについて、お話をしていきたいと思う。
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ブログにて、説明をさせていただきたい。
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