統計・データ分析
平均や相関といった統計の基本から、Excel・Pythonを使った実務のデータ分析までをまとめています。数式の暗記ではなく「なぜそう考えるのか」から解説しているので、文系の方や統計を学び直したい社会人の方にも読み進めていただけます。統計検定の学習前に全体像をつかみたい方にも。
-
データを“見る”統計グラフ－第3回 ビジネスで使えるグラフ選び【統計学をやさしく解説】
はじめに：グラフを“選ぶ力”が、伝える力になる これまでの2回で、データの散らばりを「箱ひげ図」で、関係性を「散布図」で見る方法を学びました。今回は、さらに実践的なテーマ――「どんなデータに、どんなグラフを使うべきか」をやさしく整理します。 ビジネスの現場では、データを“読む”だけでなく、“伝える”力が求められます。報…
2025年10月14日
-
データを“見る”統計グラフ－第2回 相関を読む散布図【統計学をやさしく解説】
はじめに：2つのデータを同時に“見る”という発想 前回は、1つのデータの広がりを“箱ひげ図”で見る方法を紹介しました。今回は少しステップアップして、「2つの変数の関係性を見る」＝散布図（さんぷず）を取り上げます。 ここでいう「変数」とは、観測や計測によって得られるデータ項目のことです。例えば「広告費」や「売上」など、そ…
2025年10月13日
-
データを“見る”統計グラフ－第1回 散らばりと箱ひげ図【統計学をやさしく解説】
はじめに：数値だけでは見えない“ばらつき”を可視化する 前シリーズ「データの散らばりとは？」では、分散や標準偏差を通じて“ばらつき”を数値で理解しました。今回からは、そのばらつきを“見える化”する方法に焦点を当てます。テーマは 箱ひげ図（はこひげず）。一見すると難しそうですが、実はデータの特徴を一目で理解できる非常に便…
2025年10月12日
-
データの散らばりとは？－第3回 分布の形を読む【統計学をやさしく解説】
はじめに：データの“かたより”が語るもの シリーズ「データの散らばりとは？」もいよいよ最終回です。第1回では範囲と分散、第2回では標準偏差を取り上げました。そして今回は、データ全体の“形”に注目して、分布のかたより（歪み）を読み取る方法を解説します。 たとえば、ある会社の年収データや商品の販売個数などをグラフにしたとき…
2025年10月11日
-
標準偏差とは？分散との違いと求め方｜ばらつきを直感で理解
はじめに：分散の“平方根”が見える化のカギ 「データの散らばりとは？」シリーズ第2回では、前回の「分散」をさらに直感的にした指標、標準偏差（ひょうじゅんへんさ）を解説します。統計学の中でもビジネスで最も役立つのがこの標準偏差です。聞いたことはあっても「なんとなく難しそう」と感じる人が多いのではないでしょうか？でも大丈夫…
2025年10月10日
-
データの散らばりとは？－第1回 範囲と分散の基本【統計学をやさしく解説】
はじめに：平均が同じでも“安定性”は違う 統計学をやさしく解説するシリーズ「データの散らばりとは？」。今回の第1回は、データの広がりを示す「範囲」と「分散」について解説します。平均を見て「どのチームが優れているか」を判断することは多いですが、平均が同じでも結果の安定性がまったく違うことがあります。これを見抜くのが「デー…
2025年10月9日
-
代表値② 最頻値と3つの使い分け－【統計学をやさしく解説】
はじめに：シリーズ第2回は「最頻値」 難しく思われる統計学をやさしく解説するシリーズ。代表値の第2回は「最頻値（さいひんち／モード）」です。前回は平均と中央値を紹介しましたが、現場では「いちばん多い値」が最も役に立つ場面があります。たとえばECの注文金額で“最もよく出る価格帯”や、アンケートで“最も多い回答”を把握した…
2025年10月8日
-
代表値とは？平均と中央値の違い・求め方・使い分けをビジネス例でやさしく解説【統計学】
「うちの部署の平均売上は160万円です」と報告したら、上司から「でも実際のところ、みんなそんなに売れてるの？」と聞き返された——。データを扱う仕事をしていると、こんな場面に出会うことがあります。平均は誰もが知っている数字なのに、なぜか実感とズレる。その理由と対処法が、この記事のテーマです。 データの特徴を「たった一つの…
2025年10月8日
-
度数分布表とヒストグラム－【統計学をやさしく解説】
はじめに：数字の山を整理する 会社で営業成績の一覧を見せられたとき、「数字がずらっと並んでいてよくわからない…」と思ったことはありませんか？ 例えば30人の営業担当者の1か月の売上額が、100万円の人もいれば200万円の人もいる。平均を出すだけでは、全体像が見えにくいものです。 ↓↓↓動画で見たい方はこちら↓↓↓ ht…
2025年10月7日
-
統計グラフの読み方｜棒グラフ・折れ線・円グラフの使い分けとだまされない5つのコツ
会議資料でも、ニュースでも、社内の報告書でも、必ずと言っていいほど登場するのがグラフです。数字が並んだ表よりも、グラフのほうが「増えている」「差がある」といった傾向がひと目で伝わります。 ところが、グラフは「同じデータでも、見せ方次第でまったく違う印象を与えられる」という性質を持っています。この記事では、もっとも使用頻…
2025年10月6日
-
プログラミング初心者必見！エラーを恐れず成長につなげる考え方とは
◎完全版を動画視聴サービス「ハビット」で視聴できます。 ※無料会員登録をしていただけますとご覧になれます。 エラーは出て当たり前！ プログラミングを始めたばかりの方なら、一度は経験したことがあるのではないでしょうか。コードを書いて実行してみると、画面に赤い文字でエラーメッセージが表示される瞬間を。その時に感じる「また…
2025年10月5日
-
Pythonの名前の由来はニシキヘビではない｜モンティ・パイソン説を3分で解説
◎完全版を動画視聴サービス「ハビット」で視聴できます。 ※無料会員登録をしていただけますとご覧になれます。 データ分析やAI開発の入り口として、いま最も選ばれているプログラミング言語がPython（パイソン）です。ところがこの名前の由来を尋ねると、多くの方が「ニシキヘビでしょう？」と答えます。公式ロゴにヘビが描かれ、入…
2025年10月3日
-
「Pythonは簡単」って本当？—“Pythonのやさしさ”と主な利点を整理しよう
◎完全版を動画視聴サービス「ハビット」で視聴できます。 ※無料会員登録をしていただけますとご覧になれます。 近年、プログラミング言語の選択肢は豊富ですが、そのなかでPythonという名前を耳にする機会は確実に増えています。では、なぜPythonは「よく使われている」と言われるのでしょうか。ここでよくある誤解が、「Pyt…
2025年10月2日
-
郵便局が多いほどコロナ患者も多い？—“交絡”で読み解くデータの罠
◎完全版を動画視聴サービス「ハビット」で視聴できます。 ※無料会員登録をしていただけますとご覧になれます。 1. 導入：数字は私たちをしばしば勘違いさせる グラフや表で「Aが増えるとBも増える」という並びを見ると、私たちはつい因果関係を思い描きます。しかし、数字が並んでいるだけでは、そこに原因と結果があるとは限りません…
2025年9月30日
-
「データ収集の種類」－第4回：サンプリングの誤差と信頼性【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/zT–phhThNA はじめに 第1回では「量的データと質的データ」、第2回では「母集団と標本」、第3回では「サンプリング方法の基本と注意点」を解説しました。シリーズ最終回となる第4回は、サンプリングを行うと必ずつきまとう 誤差と信頼性 についてやさしく解説します。 👉…
2025年9月29日
-
「データ収集の種類」－第3回：サンプリングの基本と注意点【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/RXo5X2mk4yU はじめに 前回は「母集団」と「標本」の考え方を学びました。母集団＝全体、標本＝一部という関係を理解することで、なぜ一部のデータから全体を推測できるのかが見えてきました。今回はさらに一歩進めて、標本をどのように選ぶか、つまり サンプリング（抽出方法） の基本と注意…
2025年9月28日
-
「データ収集の種類」－第2回：母集団と標本を理解【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/qVe6xkpx9no はじめに 前回は「量的データ」と「質的データ」という、データの基本的な2種類の違いについて学びました。第2回となる今回は、統計学を理解するうえで欠かせない「母集団」と「標本」の考え方を取り上げます。これは「データ収集の種類」を理解するうえで重要な視点でもあり、ど…
2025年9月27日
-
「データ収集の種類」－第1回：量的データと質的データ【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/51RvGdqMXtU はじめに 以前の記事では「統計的問題解決の方法」を5回に分けてお届けしました。今回からは新しいシリーズとして「データ収集入門」を全4回で解説していきます。まず第1回では、データを理解するうえで欠かせない基本である「量的データ」と「質的データ」の違いについて取り上…
2025年9月26日
-
「統計的問題解決の方法」－第4回：分析の基本ステップ【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/S_Z06PHdP8E 第1回で全体像をつかみ、第2回で問い（課題設定）を磨き、第3回で“良いデータ”を集めました。では、集めたデータをどう料理すれば意思決定に使える形になるのでしょうか。多くの人は「分析＝難しい数式」と思いがちですが、実務で最も効果が大きいのは整理して、見える化するこ…
2025年9月24日
-
「統計的問題解決の方法」－第3回：データ収集の基本【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/Hb7vN6bBZgU 第1回では「統計的問題解決の全体像」を学び、第2回では「課題設定のしかた」を解説しました。今回はその次のステップである 「データ収集」 について扱います。どんなに優れた分析手法を知っていても、集めるデータが間違っていれば結論は役に立ちません。逆に、良いデータがあ…
2025年9月23日
