本講座は、これからビジネス統計を学んでいくにあたって最初の一歩となるものです。データの集計方法、度数分布表とヒストグラム、いくつかの代表値（平均値、中央値、最頻値等）、分散について丁寧に解説します。

本講座では、統計分析で最も頻繁に使われる5つの確率分布と標本データについて理解を深めます。世の中の事象のほとんどはこの5つの確率分布でカバーできてしまいますから、しっかりと内容をおさえておきましょう。

統計学は、標本（サンプル）をとって、そこから全体を把握することが目的です。したがって、本講座は、統計学の中核ともいえる内容です。推定をしっかり理解するためには正規分布の知識が前提となります。

検定というのは、ある仮説が正しいかどうかを判断する手法です。統計学では、ある仮説の下で起こりにくいことが起きた場合、その仮説を棄てるという考え方をとります。本講座では、この検定について理解を深めます。

推定や検定を理解していれば、統計を学んだといえますが、本講座の内容を理解すると、より統計的な分析の深みが増すことになります。本講座では、ある事象とある事象との関連性（相関関係）や回帰分析について学んでいきます。

2つ以上のデータを使って予測する重回帰分析など、多変量解析手法を使えるようになることを目指します。ここまで学ぶと、ユーザーとして統計学を活用するにあたっては、一目置かれるレベルに達することができます。

分散分析は、3つ以上の母集団について平均値に有意差があるかどうかを検定する手法です。この講座は、本編で解説していなかった分散分析について、補講講座として開講するものです。