データ分析を行ううえで欠かせないのが、統計学の基礎的な知識です。

統計学はデータの背後にある傾向や関係性を明らかにし、意思決定の根拠を提供するための科学的手法でありデータ分析の土台ともいえる存在です。

最初に学ぶべき基本は「記述統計」と呼ばれる分野でこれは平均値・中央値・分散・標準偏差など、データの特徴を要約して表現するための手法を指します。

これらの指標を理解することで、データ全体の傾向やばらつきを把握することが可能になります。

次に重要なのが「推測統計」で、これは得られたサンプルデータから母集団の特性を推定する技術です。

たとえばアンケート結果をもとに、全体の意見動向を判断する際などに活用されます。

相関係数や回帰分析といった手法を使えば、複数の変数間にどのような関係があるかを数値的に明らかにすることができます。

統計学の基礎を理解していればデータ分析を行う際に無駄な誤解を避けるだけでなく、結果の信頼性や妥当性を的確に評価できるようになります。

現代ではツールの発展により複雑な統計処理を自動化することも可能ですが、その裏にある理論を理解していなければ分析の解釈を誤るリスクがあるのです。