【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