インターネットメディアで働く -統計学- ~記述統計と推測統計について~

今回は、エンジニア的な話は、ありません。統計学のお話をします。
お仕事でインターネットメディアで働くことになりここ最近、数値をよく見るようになり勉強をはじめました。
覚えたことはこまめにアウトプットしていきたい。
統計学には大きく分けて２種類ある。
”記述統計”と”推測統計”である。


##### 統計学について ざっと統計学がどういう学問なのかまとめてみる。 <br> 何かしらの方法で蓄えられたデータの塊から意味のある情報を抜き出す学問です。 蓄えられたデータの羅列をただ眺めていても意味のある情報を抜き出すことはできない。 <br> 例えば、会員登録リストを眺めていてもどういうばらつきがあるのかわからない。 年齢であったり出身地であったり何かしらばらつきはあるものです。 そこで統計学でデータの特徴を可視化(グラフ化など)することで学びを得ることが出来る。 <br> 何故今、統計学を勉強しているかと統計学の種類について書く。 統計には大きく分けて * 記述統計 * 推測統計 の２種類がある。 <br> ##### 何故今、統計学なのか？ 何故、今統計学の勉強を始めたかというとお仕事で インタ－ネットメディアのユーザの活性化を行っておりその為にユーザのことを知る必要があったから。 ただ単に自分たちがいいと思ったサイトの改善を行ってもユーザには響かなかったりそもそも声が届かない可能性もある。 <br> 作り手がこういう風に使ってねと提供しても使い手が作り手の想像していない使われ方をしていることもある。 僕達が蓄積したデータを統計データにすることでユーザのことを知ることができる。 <br> ユーザのことを知ってどういうアクションをするかは別の話であるが、ユーザのことを知らずに行ったアクションでは全く質が違う。 アクションを行った後の効果検証もそうだけど、全体のデータを眺めても気づきは得られにくい。 統計データを出してやることで、このユーザ層にはこのアクションが効果的だったんだと前に進める。 <br> 僕たちは、あくまでユーザに価値のあるものを提供することが仕事である。 そのための手段として僕は統計学を勉強している。 <br> ##### 記述統計 これから勉強する方のため(自分が忘れないため)に記述統計と推測統計について簡単にまとめてみた。 <br> 記述統計は、データの塊から特徴を可視化することである。 ヒストグラムや度数分布表などグラフにすることで可視化できる。 <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgFabIgwtpD94YE-54HJz50ZAdDcZlvsuVTuy4tnQBBv1bCUCLIUEtV3PQcESANc1uibryQYpqeeNrvjGq-yLQlwmOHcSPVNxjUB0vEVp5fVwg9169nIHov4AI5tRdnjQQbIWhfbgtcj-9Q/s1600/histplot.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgFabIgwtpD94YE-54HJz50ZAdDcZlvsuVTuy4tnQBBv1bCUCLIUEtV3PQcESANc1uibryQYpqeeNrvjGq-yLQlwmOHcSPVNxjUB0vEVp5fVwg9169nIHov4AI5tRdnjQQbIWhfbgtcj-9Q/s1600/histplot.png" /></a> <br> <br> 平均値、中央値、標準偏差とかは記述統計に入る。 平均値は馴染みがあると思います。 <br> #### 過去のデータから現在の状態を知ることが出来る。 <br> ##### 推測統計 推測統計は、母集団から抽出した部分集団から母集団の特徴を推測すること。 確率理論を使って、部分集団がこうだから、母集団もこうだよねと推測できる。 競馬のオッズ予想とか推測統計に入るらしい。 <br> 推測統計の手法として検定や多変量解析などがある。 <br> #### 過去のデータから未来を予想することが出来る。 <br> ##### おすすめ書籍