はじめに

データサイエンスと統計学は、どちらもデータを扱う学問ですが、その目的や手法には大きな違いがあります。

しかし、それぞれの分野が独立して存在するわけではなく相互に影響しあっています。

この記事では、データサイエンスと統計学の違いと関係性について、具体的な例を交えて解説します。

データサイエンスと統計学の違い

まず、データサイエンスと統計学それぞれの定義を見てみましょう。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、統計学や情報工学などを用いて、大規模なデータセットから問題解決に必要な知見を引き出す研究分野です。

データサイエンスにおいて、統計学は必要な知識になりますが、それだけでは不十分です。データサイエンスでは、以下のようなスキルや知識が求められます。

• データの収集・前処理・可視化・管理・保護などに関する技術
• 機械学習や人工知能などの高度な分析手法やモデル構築の技術
• データから価値を生み出すためのビジネス理解や論理的思考力
• 分析結果をわかりやすく伝えるためのコミュニケーション力やプレゼンテーション力

つまり、データサイエンスは、色々な分野の知識や技術を組み合わせて目的である価値創造を目指す学問です。

データサイエンスって何？という方のためにわかりやすく解説した記事はこちら

統計学とは

統計学とは、確率論を基盤にデータの背景にある構造を解析する学問です。統計学では、以下のようなことを行います。

• データから母集団の特性や傾向を推測する
• データに対する仮説を検証する
• データ間の関係性や因果性を探る
• データから予測や最適化を行う

つまり、統計学は、データの扱い方など手段としての学問です。

違いのまとめ

データサイエンスと統計学の違いは、以下のようにまとめることができます。

項目	データサイエンス	統計学
目的	価値創造	データ解析
手法	統計学以外にも情報工学やビジネスなど多様な分野を活用	確率論や数理モデルを主に活用
データ	大規模で複雑で定性的なデータも扱う	小規模で単純で定量的なデータが多い
解釈	精度よりも実用性や効果が重視される	解釈性よりも正確性や妥当性が重視される

データサイエンスと統計学の関係性

データサイエンスと統計学の違いを理解した上で、それぞれの分野がどのように関係しあっているのかを見てみましょう。

統計学はデータサイエンスの基礎となる

データサイエンスは、統計学を含む多様な分野の知識や技術を用いて、データから価値を生み出す学問です。

しかし、その前提として、データの特徴や構造を理解し、正しく分析することが必要です。

そのためには、統計学の知識が不可欠です。統計学は、データサイエンスの基礎となる学問と言えます。

例えば、機械学習や人工知能は、データサイエンスの重要な手法の一つですが、その背景には統計学的な考え方やモデルがあります。

機械学習や人工知能を適切に使うためには、データの分布や相関、変数の選択や変換、モデルの評価や改善などに関する統計学的な知識が必要です。

また、ビジネス理解や論理的思考力も、データサイエンスにおいて重要なスキルですが、その基盤にも統計学があります。

ビジネス理解とは、データからどのような問題を解決するか、どのような価値を提供するかを考えることです。そ

のためには、データに対する仮説を立てたり、検証したりすることが必要です。仮説検証とは、統計学の基本的な手法です。論理的思考力とは、データからどのような結論を導くか、どのような根拠を示すかを考えることです。

そのためには、データ間の関係性や因果性を探ったり、推測したりすることが必要です。関係性や因果性の探求と推測も、統計学の重要なテーマです。

データサイエンスは統計学を発展させる

一方で、データサイエンスは、統計学を発展させる役割も果たしています。

データサイエンスでは、大規模で複雑で定性的なデータを扱うことが多くあります。このようなデータに対しては、従来の統計学的な手法では十分に対応できない場合があります。

そのためには、新しい手法やモデルを開発する必要があります。このようにして、データサイエンスは、統計学の研究領域を拡張しています。

例えば、テキストや画像などの非構造化データは、定量化することが難しいために分析することが困難でした。しかし、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野では、非構造化データを扱うための新しい手法が開発されています。

また、ソーシャルメディアやウェブサイトなどのオンラインプラットフォームでは、ユーザーの行動や嗜好を分析することで、マーケティングや推薦システムなどのサービスを提供しています。

しかし、オンラインプラットフォーム上のデータは、時間的に変化したり、外的な要因に影響されたりすることが多くあります。そのためには、時系列分析や因果推論などの統計学的な手法を用いることが必要です。

このようにして、データサイエンスは、オンラインプラットフォームの分析において、統計学の応用範囲を広げています。

まとめ

この記事では、データサイエンスと統計学の違いと関係性について説明しました。

データサイエンスは、統計学を含む多様な分野の知識や技術を用いて、データから価値を生み出す学問です。一方、統計学は、確率論を基盤にデータの背景にある構造を解析する学問です。

データサイエンスと統計学は、それぞれの強みや特徴を活かして、補完しあう関係にあります。

データサイエンスを学ぶ上で、統計学の知識は必要ですが、それだけでは不十分です。

データサイエンスでは、色々な分野の知識や技術を組み合わせて、目的である価値創造を目指すことが求められます。一方で、データサイエンスは、統計学を発展させる役割も果たしています。

データサイエンスでは、大規模で複雑で定性的なデータを扱うことが多くあります。このようなデータに対しては、新しい手法やモデルを開発する必要があります。

このようにして、データサイエンスは、統計学の研究領域や応用範囲を拡張しています。

データサイエンスと統計学は、切っても切れない関係にあります。両者の違いと関係性を理解することで、より効果的なデータ分析ができるようになるでしょう。

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