これは大当たり。統計学が最強の学問であるかはさておき、統計学がなぜ必要なのか、今注目されているのかがよくわかる。ビッグデータがバズワード化している気がしているけど、ビッグデータと関連している統計学がこれほどわかりやすく説明されているなんて。
統計学の基本的な知識が書かれているのではなく、統計学がどう利用されるものなのか、ということが主眼に置かれている。また、歴史的経緯がいろんな事例を元に説明されているので、それはそれで読んでいて楽しい。
正直、大学のときに統計のあれこれを講義で習ったんだけど、どう使うかもよくわからず、知識はそのまま忘れられていったんだよね。覚えているのは、回帰分析とか最小二乗法とか断片的な程度で。。。。
ビッグデータが注目される昨今、データアナリストが不足していると言われているが、それは膨大なデータに対する統計リテラシーを持った人が少ないからだと言われている。統計学では、確率や誤差が混入するため、「確からしい」結果を得ようとすると必要なサンプル数が決まってくる。
つまり、データ取得についても、必要な項目設定（何の値を取得するのか、定性的なデータはダミー変数にするのか）、計測方法の検討（必要なサンプル数、計測期間、ランダムアクセスなど）、分析（回帰分析、ロジスティック回帰分析などなど）と、決めなければならないことはたくさんある。
IT技術の進歩によって、データが取得しやすくなり、膨大なデータ処理が速くなって、これまでと分析の仕方が変わってきてはいる。中小企業にだってビッグデータの波は訪れようとしているのだから。
今年は中小企業もビッグデータとSaaSを有効利用できる 今年は中小企業もビッグデータとSaaSを有効利用できる |
だからこそ重要なのは「何の目的で、どう分析するか」になるわけだ。
この本では、それが良くわかる。もっと勉強してみたくなる。統計学。