本書が2021年頃に支持された理由は、データ分析の普及に伴い顕在化した新たな学習ニーズに応えた点にあると考えられます。当時、DXの加速でデータ分析ツールの操作スキルを持つ人は増えた一方、その分析結果の統計的な意味や妥当性を深く理解しないまま業務を行う層も増加していました。

本書の「統計学の本質を知らずに分析してませんか？」という問いかけは、こうした「ツールは使えるが理論が不安」という学習者の課題意識を的確に捉えています。 類書との差別化ポイントは、統計学を「機械学習モデル」や「数理モデル」まで含めた広い視野で捉え直した点です。これにより、伝統的な統計学と現代のデータサイエンスとを繋ぐ架け橋としての役割を果たしました。単なる手法の解説書ではなく、データ分析に取り組む「前に学ぶべき」普遍的な考え方を一冊で体系的に学べる構成が、断片的な知識に限界を感じていた読者の需要に合致したと推測されます。