【統計学はこんな場面で役に立つ】経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。
そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。
たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？ 広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？）本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。
じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！ 感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。
「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。
【学生にも社会人にも】経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！【本書の特徴】数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。
まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。
理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。
また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。
【おもな内容】 第0章 はじめに第I部 データの全体像をつかむ 第1章 データの可視化 第2章 度数分布表・ヒストグラム 第3章 代表値・分散 第4章 散布図・相関係数 第5章 単回帰分析 第6章 重回帰分析第II部 観測されたデータの起こりやすさを測る 第7章 確率の定義と場合の数 第8章 事象の関係と確率の計算 第9章 条件付き確率とベイズの定理第III部 観測されたデータの背景を知る 第10章 確率変数、確率分布、期待値 第11章 代表的な離散分布:二項分布 第12章 代表的な連続分布1:正規分布 第13章 代表的な連続分布2:カイ2乗分布とt分布第IV部 データの背後にある確率分布を推測する 第14章 標本調査と標本からの推定 第15章 区間推定 第16章 仮説検定