競馬を統計解析する前に、まずは「統計」というものをここでは述べていきたいと思います。
まず第一に、「統計」とはどういったものなのでしょうか？私たちの周りには、数えきれないほどのデータがあります。気象ニュースを見ても最高最低気温を更新した、競馬ではレコード決着したなどなど。こういったものをデータ（記録）として蓄積していきます。
データとは、「何らかの目的のために取得されたまとまった数値や符号の集合体」で、それらの集合体を漠然と眺めても何も得ることはできません。これらのデータにいろいろと手を加えることで（平均算出、傾向把握、分類別等）、初めてデータの性質や意味を知ることができ、活用することができるのです。競馬にも逃げ有利な馬場とか、最終週は差しが届くとかいった傾向も過去のデータを数値化して「表面化した事象」なのです。
しかしながら、競馬に必勝法がないのは厄介なことに、「データには、必ずバラつき（不確実性）」が伴います。裏を返せばこのバラつきを逆手にとって勝つ確率が高い馬を選定することができます。
例えば、学校のテストの点数が全員同じであったら、平均点や順位、偏差値を出すことに全く意味はありません。入試傾向や偏差値ランキングなどを出す必要もなくなります。しかし、実際には、学年やクラスによって点数は異なり、担任する先生や科目によってバラつきが発生します。これをもとに学校では学習方法や教師の指導方法を見直したりすることが出来ます。全国統一学力テストもその一環といえるでしょう。
例え話が少々多くなりましたが、統計または統計学とは「一定以上のバラつきのあるデータの性質を調べ、母集団から一部を抜き取って、標本のデータの性質を調べることで性質、特徴や傾向を推測したりするための方法論」を指します。本サイトでは、あらゆるデータを数値化、可視化することにより「勝つ確率が高い馬を算出」します。