Excelではじめるデータ分析 関数・グラフ・ピボットテーブルから分析ツールまで Excel 2019/2016対応

発売日 : 2021年11月16日

著者／編集 : 富士通ラーニングメディア

出版社 : 富士通ラーニングメディア

発行形態 : 単行本

【Contents】
＜テキスト本編は、次のように構成されています。＞

本書をご利用いただく前に

■第1章 データ分析をはじめる前に
Step1 何のためにデータを分析するのか
●1 データ分析の必要性
Step2 データ分析のステップを確認する
●1 データ分析の基本的なステップ
●2 各ステップの役割
Step3 データを準備するときに知っておきたいポイント
●1 データの形
●2 データの種類
●3 母集団と標本
●4 データを収集するときのポイント

■第2章 データの傾向を把握することからはじめよう
Step1 ジューススタンドの売上を分析する
●1 事例の確認
●2 作業の流れの確認
Step2 代表値からデータの傾向を探る
●1 代表値とは
●2 平均を使ったデータ傾向の把握
●3 中央値、最頻値を使ったデータ傾向の把握
●4 分散、標準偏差を使ったデータ傾向の把握
●5 最小値、最大値、範囲を使ったデータ傾向の把握
●6 分析ツールを使った基本統計量の算出

■第3章 データを視覚化しよう
Step1 データを視覚化する
●1 視覚化してわかること
Step2 ピボットテーブルを使って集計表を作成する
●1 ピボットテーブルを使ったデータの要約
●2 視点を変えた要約
●3 異なる集計方法で視点を変える
●4 詳細の分析
Step3 データの大小・推移・割合を視覚化する
●1 グラフによる視覚化
●2 棒グラフを使った大小の比較
●3 折れ線グラフを使った推移の把握
●4 円グラフ、100％積み上げ棒グラフを使った割合の比較
Step4 ヒートマップを使って視覚化する
●1 カラースケールによる視覚化
Step5 データの分布を視覚化する
●1 ヒストグラムによる視覚化
Step6 時系列データの動きを視覚化する
●1 折れ線グラフによる視覚化
●2 トレンドの視覚化
●3 パターンの視覚化
●4 前期比で繰り返しパターンの影響を取り除く

■第4章　仮説を立てて検証しよう
Step1 仮説を立てる
●1 仮説とは何か
●2 仮説の立て方
●3 仮説検定
Step2 2店舗の売上個数の平均を比較する
●1 t検定を使った平均の比較
●2 F検定を使ったばらつきの比較
Step3 人気のある商品とない商品を確認する
●1 パレート図を使った売れ筋商品の把握
●2 t検定を使った入れ替え商品の検討
Step4 新商品案を検討する
●1 実験調査とテストマーケティング
●2 アイデアの評価
●3 調査結果の評価

■第5章 関係性を分析してビジネスヒントを見つけよう
Step1 変数の関係性を視覚化する
●1 変数の関係性
●2 試験結果の分析
●3 散布図を使った量的変数の視覚化
Step2 変数の関係性を客観的な数値で表す
●1 相関係数
●2 相関の計算
Step3 相関分析の注意点を確認する
●1 相関係数だけで判断しても大丈夫？
●2 外れ値を含めたままで大丈夫？
●3 その2つの変数だけで判断しても大丈夫？
Step4 原因と結果の関係に注目して売上個数を分析する
●1 価格と売上個数の関係の分析
●2 2つの変数の因果関係
●3 近似曲線を使った売上個数の予測
●4 売上アップにつながるヒントを探す
●5 分析ツールを使った回帰分析
Step5 アンケート結果を分析する
●1 アンケート項目の検討
●2 重回帰分析を使ったアンケート結果の分析

■第6章 シミュレーションして最適な解を探ろう
Step1 最適な解を探る
●1 最適化
Step2 最適な価格をシミュレーションする
●1 ゴールシークを使った価格の試算
Step3 最適な広告プランをシミュレーションする
●1 ソルバーを使った広告回数の検討

■付録 分析に適したデータに整形しよう
Step1 重複データを削除する
●1 重複データの削除
Step2 空白データを確認する
●1 空白セルの確認
Step3 データの表記を統一する
●1データの表記の統一

索引

富士通ラーニングメディア