統計は、より良い判断をおこなうための道具。でも使い方を間違えるとかえって有害。データサイエンス時代の統計とのつき合い方を、ゆるーく解説。数式はほとんど出てきません（当社比）。

プロローグ　統計の勉強が必要なのは誰？
第１章　統計って何だろう（そもそも統計って何？
統計の歴史を知ろう
統計はどう役に立つのか１　ビジネスと統計
統計はどう役に立つのか２　ビックデータとＡＩ
統計はどう役に立つのか３　統計が役に立つ根本的な理由
統計リテラシーって何だろう
「だまされない」と「だまさない」）
第２章　統計数値の特徴を理解しよう（統計と定義は表裏一体
パーセントは「差」と「設定」に注意
気をつけたい平均値の性質３つ
平均値だけで大丈夫？１　中央値と最頻値
平均値だけで大丈夫？２　「ちらばり」の重要性を知ろう
ドメイン知識の重要性）
第３章　ちょっと難しいけど大切な「データの質」と「関係」の話（ゴミを入れればゴミが出てくる
偏りのないデータを得る方法
統計数値には誤差がある
関係の考え方１　相関関係と因果関係
関係の考え方２　原因に見えるけど原因じゃない
比較の考え方１　適切な比較と不適切な比較
比較の考え方２　比較対象の無視に気をつけよう）
第４章　「良く見せたい」の落とし穴（グラフのトリック（１）
縦と横
グラフのトリック（２）３次元化と不一致
チェリーピッキング
都合のいい解釈
評価指標の操作
エビデンス重視の弊害）
エピローグ　統計を正しく使える社会をめざして