昨今では「統計学」を究めることは、ビジネスにとっても大いに役立つのだという。その理由の一つには「ビッグデータ」と言うようなのがあるためである。「ビッグデータ」とは、
「インターネット上に存在する膨大なデータ（特に非構造化データ）を迅速に収集・分析することで，ビジネスや学術などに有用な知見を得ようとする考え方。また，その分析対象となる膨大なデータ。」（「大辞林」より）
とあり、膨大な量のデータを解析し、新しいビジネスを創造するには大きな材料となることはどこも注目している。
昨今では統計学が一種のブームとなっているのだが、その統計学は実は「ヤバい」という。その統計学の「ヤバさ」とはいったいどこにあるのかを追っている。
第1章「ファストパスと交通渋滞―平均化を嫌う不満分子」
そろそろ年末年始のラッシュが始まりそうだが、この時期になると「渋滞情報」と言ったものが出てくる。そうで無くとも首都圏の高速道路では毎日の様に何らかの理由で交通渋滞が起こる。その交通渋滞はいったいどのようなメカニズムで起こるのかと言うところを分析している。ちなみに本章で取り上げている「ファストパス」は渋滞に関連しているが、あくまでアミューズメントパークの待ち時間と密接な関係がある。
第2章「ホウレン草とクレジットカード―間違っているからこそわかること」
データをとりまとめて、統計をする事によって出てくるのが「相関関係」と「因果関係」が出てくる。その二つの関係により、場合によって「間違い」を見つけることもある。本章ではそのことを取り上げている。
第3章「大学入試とハリケーン保険―グループ分けのジレンマ」
来年1月から3月にかけて大学入試のシーズンがやってくる。大学入試となると、例えば試験の平均点や「標準偏差」と言ったものは統計学でも基礎の基礎として扱われることが多い。
また、ハリケーンといえば、日本で言うところの台風であるが、それへの対策保険がアメリカにはあるという。日本では罹災保険と言った所だろうか。
両方に共通して言えることは「カテゴライズ」や「グループ」と言うものである。成績の良い順番であったり、保険で言えば、損害規模であったり、とグループ化できる要素は数多くある。
第4章「ドーピング検査とテロ対策―非対称がもたらす動揺」
統計学はどんな物にも役に立つというわけではない。統計的に傾向を測るのか難しいと言われている物も存在する。本章ではその代表としてドーピング検査やテロ対策について取り上げられている。
第5章「飛行機事故と宝くじ―「不可能」が起きるとき」
最後は宝くじと飛行機事故が取り上げられているが、この共通点は「不可能」と言える程に可能税が低いことの所にある。
「ヤバい」という言葉をついつい見てしまうと、過激なデータを元に分析しているのか、という連荘を起こしてしまうのだが、本書で言うところの「ヤバい」は私たちの生活の中に溢れているものを統計にし、そこから分析していくと、文字通り「ヤバい」結果になったことから名付けられたのだろう。
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