さーて、このページを見ているきみは、ミクの歌とお話、もう聴いてくれたんだよね、ねっ！
え、なになに、まだ聴いてない・・・　そ、そうなの。
べつにあなたに聴いてもらわなくったって、ミクさびしくなんてないんだから・・・
でも、これで終わりだなんて思ったら、まだまだ甘い、甘いのだー！
いままでのお話は、もっともっと広い統計世界の、ほんの序章に過ぎなかったのです。
それじゃあ統計解析の世界って、いったいどこまで広がっているんだろう？
そう思ったら、まずはこの表をみてみて。

これは、ミクの作った「統計解析全体マップ」。
統計・解析・データマイニングって呼ばれている分野に、だいたいどんなものがあるのかジャンル分けした地図だよ。
このジャンル分けは、全て「ミク流」。
何でこれが入ってないんだーとか、これはこっちに入れた方がいいんじゃない、っていう声はこの際なしってことで。
音楽に詳しい人に「世界中の音楽の全体マップを作ってくださいっ」ってお願いしたら、
「そんなもんできっか〜！」って怒られちゃった。
なぜかっていうと、「人の数だけ音楽マップはあるんだ」って。
「統計解析全体マップ」も音楽マップと同じで、きっと人の数だけあるんだって言ったら、ちょっと大げさかな。
とにかく、統計解析の世界はそのくらい広いんです。

「ミク流」だと、統計解析の世界は大きく３つの大陸に分かれています。
１：確率・統計、２：多変量解析、３：データマイニング。
今回、このサイトで歌ったのは、３つのうちの「１：確率・統計」についてだけ。
２：多変量解析と、３：データマイニングについては、全然入ってません。
なので、まだまだ先は長いぞっていう感じです。

で、これから統計解析を勉強しようって人に、一言アドバイスしちゃうね。
「１：確率・統計」は、実のところ直接の実務にはほとんど役には立たないの。（業務の内容によるけどね）
「今すぐ役立てたいんじゃー」って言いながら、このサイトにたどり着いた人は、ちょっとがっかりしちゃったかなー。
あと、本屋さんに行って「確率統計入門」って感じの教科書を探してくると、この「１：確率・統計」の分野をカバーしていることが多いんです。
なので、せっかく一生懸命勉強しても「なんだか理屈ばっかりで、あんまり実際の役に立たないなー」って気持ちになっちゃうかもしれません。
しかーし、たとえすぐには役に立たなくても、やっぱり基礎は基礎！
大学の基礎過程や専門学校で教えているのも、やっぱり基礎分野が中心。
長い目で見れば、１から順番にやっていった方が、結局はいいことあるんだぞ。

そうは言っても何かと忙しい会社の人は、じっくり腰を据えて基礎学問、ってなことはなかなかできないみたい。
そんな人は、とりあえず「１：確率・統計」はすっ飛ばして、いきなり「２：多変量解析」から入るコースがおすすめ。
入り口は、ずばり「回帰分析」！
「回帰分析」こそ分析の王道、基本にして、実務に役立つ結果も出ちゃう、一番のおすすめエントリーポイントなのです。

今の世の中パソコンがとってもよくできていて、作業そのものは気の利いた統計解析ソフトがぜーんぶやってくれちゃいます。
なので、とりあえず難しい理屈は後回しにして、とにかくパソコンにどんどんデータを入れちゃって、 実際にソフトを動かしてみるのが早道。
何でもいいからソフトを動かしてみると、これは何だろう、この意味は何だろな、って疑問がきっといっぱい出てきます。
そこで初めて基礎に戻ってくるの。
先に作業あり、次に疑問あり、最後に理論あり、っていうのが一番いいみたい。

で、最後に戻ってきたときに、もう一度ミクをよろしくねっ！
あんまりアテにはできないけど、疑問を掲示板に書いておくと、解決できちゃうかもよっ！