機械学習やAI活用が当たり前となった現代のデータサイエンス業界において、度数分布や割合の算出は最も基本的かつ不可欠な事前処理（前処理）の一環として扱われる。データサイエンティストたちは、モデル構築の前にデータの偏りや異常値を検知するため、必ずこうした基礎統計量をチェックする。
アルゴリズムがどれほど高度化しようとも、入力するデータの性質を人間が正しく解釈できなければ、導き出される示唆は誤ったものになりかねない。「全体の中でその数値がどれほどの比重を持つか」という感覚を養うことは、データサイエンスの第一線で活躍するための確かな土台となるのだ。 （出典: 相対 度数 の 求め 方（Yahoo!ニュース））
