データ分析
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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
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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
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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
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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
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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
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代表値① 平均と中央値-【統計学をやさしく解説】
はじめに:数字を一言でまとめる「代表値」 難しく思われる統計学をやさしく解説するシリーズですが、今回は全2回に分けて「代表値」を取り上げます。その第1回は平均と中央値です。営業報告や経営資料で目にする「平均売上」「平均年収」。便利な指標ですが、平均だけに頼ると実態を誤解することがあります。そこで知っておきたいのが「中央…
2025年10月8日
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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
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統計グラフの読み方(棒グラフ・折れ線・円グラフ)-【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/eAN38ce19QQ はじめに:グラフが語る“気づき” ビジネス資料や報告書、あるいはニュース記事を見ていると、必ずと言っていいほど登場するのが「グラフ」。 数字だけが並んだ表を見せられるより、グラフにして見せてもらった方が「傾向」や「違い」がひと目で伝わりやすいと感じる方は多いと思…
2025年10月6日
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「統計的問題解決の方法」-第5回:結論と改善につなげる【統計学をやさしく解説】
では最後に必要なのは何でしょうか? それは 「結論を出し、改善に結びつける」こと です。 データ分析は「数字を眺めること」がゴールではありません。どんなにきれいなグラフや高度な分析をしても、それを行動に落とし込まなければ、現場も経営も変わりません。つまり、結論と改善こそが統計的問題解決の最終目的なのです。この記事では、…
2025年9月25日
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「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
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ただの平均はもう卒業!仕事の成果が劇的に変わる「平均」の使い分け術【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/hRF9lg1LcGo 会議で「全体の平均は?」と聞かれて、Excelの=AVERAGE()で計算して報告。多くの人が当たり前にやっていることですが、実はその「平均」、ビジネスの状況を正しく表していないかもしれません。 「平均」にはいくつか種類があり、目的に合わせて使い分けるだけで、あ…
2025年9月19日
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【新刊発売!】『正しいデータ分析でビジネスを加速する 因果推論入門』(著:川原祐哉、インプレスブックス)を出版します
このたび、ビジネスパーソンのための統計的因果推論の入門書 「正しいデータ分析でビジネスを加速する 因果推論入門」(インプレスブックス)を出版させていただくことになりました。 本書の特徴 本書は、日々の業務でデータと向き合うビジネスパーソンの皆さまを対象とした、まったく新しいタイプのデータ分析入門書です。特に因果推論とい…
2025年9月18日
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単純比較じゃダメ?“境目分析”で因果を探る回帰不連続デザイン【Part1】
因果推論って何? 私たちが日々のビジネスで直面する大きな課題のひとつが、「施策の効果をどうやって測るか」という問題です。広告、キャンペーン、値引き、クーポン、SNS施策、どれも成果を上げるために取り組みますが、施策の効果、つまり「その施策がなければ結果はどうなっていたのか」 を知ることは難しい問題となります。 この…
2025年9月17日
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髪の毛統計学-第2回:統計で見る薄毛に影響する改善可能な7つの要因
「髪の毛統計学」へようこそ。 前回の第1回では、「薄毛は遺伝だから仕方ない」という誤解を解き明かし、薄毛の主な原因が遺伝とホルモンにあることをお伝えしました。 今回の第2回では、その知識をさらに深掘りし、薄毛は遺伝という土台の上に、日々の生活習慣が積み重なって進行すると考えられる点を見ていきます。つまり、遺伝以外にも、…
2025年9月15日
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髪の毛統計学-第1回:データから考える禿げの主な原因
「ハゲは遺伝だから仕方ない…」そう諦めている人はいませんか?父も祖父も親族も早くに毛が薄くなり、自分の髪の将来が心配になる…。 この記事は、自分の将来を悲観した筆者が、データを活用しながら「薄毛」の遺伝的呪縛と戦ってきた内容です。幸いなことに、20年ほど前から髪の毛を気にし始め、医師や専門家からのヒアリング、そしてデー…
2025年9月14日
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「インバウンド復活!」は本当?データで見る、外国人が本当に訪れている意外な場所ランキング
ゴールデンルートを超えて-データから真の地図を解き明かす 銀座の雑踏、京都へ向かう満員の新幹線、そして主要都市の至る所で耳にする多種多様な言語。日本の街を歩けば誰もが肌で「インバウンド復活」を感じるのではないでしょうか。この実感は、より大きな変化の始まりを示していると考えられます。 メディアは連日、訪日外国人観光客の回…
2025年8月24日
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いつまで続く?物価高。スーパーの価格データで探る、家計を守る賢い買い物術
「また値上がり…」スーパーでため息をつく、あなたへ スーパーマーケットの通路を歩きながら、見慣れた商品の値札に思わず足が止まる。「また値段が上がっている…」。そんな小さなため息が、最近の買い物では日常になっていないでしょうか。毎月の食費がじわじわと家計を圧迫し、「給料はなかなか上がらないのに、どうして物価ばかりが上がり…
2025年8月20日
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伸びる人はもう始めている-“与えられる学び”から“選ぶ学び”へ。
近年、社会人の学びが重要視され『リスキリング』も人気ワードの一つとなっています。 ところが、BtoBの教育市場は伸びているものの、BtoCの市場は伸びておらず、日本では社会人の個人学習が低下しているとも言われています。 1.「会社がなんとかしてくれる時代」は終わった? 「研修は受けたけど、結局現場では使ってない…」 「…
2025年8月10日
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忘れた頃に登場する“相加相乗平均の不等式”
和からの数学講師の岡本です。 今回は、入試問題や大学数学において様々な分野で忘れた頃に登場する「相加相乗平均の不等式」について考えていきます。 1.相加平均と相乗平均 まず、相加平均と相乗平均の定義から始めましょう。正の実数 \(a_1,a_2,\ldots, a_n\) において、相加平均とは \begin{alig…
2025年7月23日
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データ分析で使えるのはどっち?ChatGPT-4oとChatGPT-o1で分析結果を比較してみた
和からの数学講師の岡﨑です。 近年注目を集める生成AIには、ChatGPT-4oやChatGPT-o1など、さまざまな種類があります。「どれを使うのが一番いいんだろう?」と迷っている方も多いのではないでしょうか。 生成AIは、それぞれ計算方法や学習データが異なるため、すべての場面で「これが最適!」と断言するのは難しいも…
2025年2月26日



