目次

第1章 ビジネスデータの特徴をつかむ

1-1 なぜ統計が重要なのか？～ビジネスにおける統計利用～

エビデンスに基づくビジネスの意思決定

取り引きのデータ

変数とケース

1-2 統計分析の視点～どのような観点でデータを見ればよいのか～

統計分析の視点～統計は、『鏡』であり、『羅針盤』であり、『内視鏡』であるとの例えあり～

全体のばらつきを測り、現状の傾向を把握する

層別してグループ間の特徴を比較し、違いを見つける

変数の間の関係を見て、因果構造と要因効果を測る

時点変化に伴うトレンドやパターンの特徴をつかむ

集団を分類する

1-3 統計分析の手法と道具、材料～データのタイプとデータマネジメント～

カテゴリータイプと数量タイプ

データの前処理；データマネジメント

Excelの活用

第2章 統計解析の基礎

2-1 分布～データのばらつきを記述する～

統計分析の目的は分布の把握

データの値に応じた度数分布表を作る

データを区間に分けて度数分布表を作る

度数分布をグラフで視覚化する

重点を明らかにするパレート図

情報を読む2つの視点

2-2 度数分布表とパレート図～重点指向に基づいて分析する～

カテゴリータイプデータのばらつきを分析する

カテゴリータイプのデータを用いた度数分布表を作成する

Excelを使ってパレート図を作成する

松坂投手の重点となる球種を分析する

パレート図を用いてABC分析をする

Column　パレートの法則と重点指向

2-3 集団の中心傾向とばらつき～数量タイプのデータのばらつきを記述する～

数量タイプのデータのばらつきを分析する

度数分布表を視覚化するヒストグラム

度数分布表を作成する

ヒストグラムを作成する

ヒストグラムで集団の中の異質性を発見する

ヒストグラムでデータのばらつきを分析する

Column　ヒストグラムの階級幅の決め方

2-4 層別ヒストグラム～分けて比べる～

層別ヒストグラム（グループに色分けしたヒストグラム）を作成する

層別ヒストグラムで紙幣の真贋判定の基準を探る

ヒストリカル・ボラティリティを分析する

2-5 基本統計量～代表的な指標で分布の特徴を表す～

Excelの分析ツールを活用する

基本統計量を出力する

関数を使って基本統計量を求める

基本統計量で求められる指標

基本統計量でデータのばらつきの形状や大きさを分析する

2-6 平均値・中央値・最頻値～データの中心傾向を見る～

分布の中心を測る3つの指標

平均値

中央値

最頻値

平均値と中央値の性質の違い

3つの指標と分布の歪みの関係

経済指標を適切に読む指標を探る

2-7 分散・標準偏差・範囲～ばらつきの大きさを測る～

ばらつきの大きさが異なればデータの値の意味も変わる

データの値の位置付けを示す偏差

分散・標準偏差の計算例

分散と標準偏差の一般式

標準偏差を求める

母集団における散らばりを推定する不偏分散（標本分散）と標本標準偏差（nで割るのか？（n－1）で割るのか？）

偏差の大きさは標準偏差と比較して測る

球種別の球速のばらつきの大きさは？

2-8 zスコアと偏差値～統計データの相対位置を測る～

平均からの距離を標準偏差を単位として測る

zスコアを求める

偏差値を求める

2002年度 松井秀喜選手のHR記録50本を偏差値にすると

2-9 1シグマ2シグマ3シグマの法則～標準偏差を活用する～

データのばらつきを把握する1シグマ2シグマ3シグマの法則

法則の根拠は正規分布の理論

法則を利用する

zスコアや偏差値では…

シグマの法則を活用した管理の技法

標準偏差を活用したシックスシグマ活動

2-10 変動係数～相対的なばらつきの大きさを示す～

平均値の大きさに左右される標準偏差の大きさの感覚

変動係数で標準偏差を相対的に考える

変動係数の変化を見る

2-11 歪度・尖度・範囲～分布の非対称性や外れ値の存在を示す～

歪度で分布の非対称性をチェックする

尖度で外れ値の存在をチェックする

歪度と尖度を組み合わせる

範囲で最大値と最小値の差を把握する

標準誤差

2-12 四分位点・四分位範囲・四分位偏差～データが集中する範囲のばらつきを見る～

非対称で歪んだ分布のばらつきを把握する

四分位点・四分位範囲・四分位偏差を求める

Excelで四分位点を求める

パーセント点を求める

2-13 箱ヒゲ図～基本統計量を視覚化する～

ばらつきの中心の位置と大きさを見る

箱ヒゲ図でグループ別の分布を比較する

Excelで箱ヒゲ図を描く

2-14 外れ値と特異値～四分位範囲を活用する～

外れ値や特異値の一般的な基準

2-15 ローレンツ曲線とジニ係数～データから格差を測る～

格差を視覚化・計量化する

ローレンツ曲線を描く

ジニ係数を求める

Excelでローレンツ曲線を描く

ローレンツ曲線で見る銀行含み益格差

公表されている度数分布表から格差を計算する（貯蓄格差の分析）

第3章 時系列データの分析

3-1 時系列プロット～時系列データ分析の基本を知る～

時系列データの特徴

3-2 時系列プロットの作成～時刻データを記述するグラフ～

時系列データ分析の基本はグラフの作成

時系列プロットの作成方法

3-3 時系列プロットの構成要素～時系列データを分解する～

時系列データの構成要素

3-4 加法モデルと乗法モデル～2種類の時系列モデル～

2つのモデルの違い

時系列データの変化のパターンをつかむ

3-5 欠測データの埋め込み～時系列データにおける欠測値の処理～

なぜ欠測データの補完が必要か

欠測データ補完の3つの方法

両側2個のデータの平均値での補完例

3-6 対数目盛プロット

対数目盛とは？

対数目盛の読み方

3-7 指数化～変化のパターンを読む～

基準時点の値との相対関係を比較

複数系列のデータに指数化を適用する

指数系列を計算し時系列プロットを作成

地価を指数化した分析例

規模別株価指数の分析例

鉱工業生産指数の分析例

3-8 伸び率と成長率 115

基準時点からの変化の大きさをみる伸び率（減少率）

変化の勢いをつかむ成長率

季節変動がある場合の成長率～前年同月比・前年同期比～

3-9 成長率の寄与度・寄与率分解～全体売上げの伸びへの寄与を部門別に評価する～

全体売上げの伸びへの寄与は？

寄与度とは？

寄与度の求め方

寄与度グラフの作成

各商品部門の成長率と構成比

構成比率と成長率のプロット

3-10 寄与率と寄与率グラフ～変化の要因を探る～

寄与度から寄与率グラフを作成する

3-11 寄与度・寄与率に関するその他の事例～日本の経済成長の要因は？～

日本の実質国内総生産

寄与度を計算する

寄与度のグラフで分析する

寄与率のグラフで分析する

3-12 移動平均～誤差変動をキャンセルアウトしてパターンをよむ～

平滑化して傾向を把握する

移動平均の例

Excelで移動平均系列を求める方法

Column　分析ツールの移動平均

3-13 中心化移動平均～季節パターンを取り除く～

移動平均によって季節パターンを取り除く

中心化移動平均とは？

中心化した四半期移動平均を求める

平滑化した後の分析

3-14 季節パターン（季節指数）の特定と季節調整～年間の周期性を考慮する～

季節調整とは？

加法モデルの季節調整法

乗法モデルの季節調整法

季節指数の意味

月別売上げデータで季節指数を求め、販売目標を設定しましょう

季節指数の応用

3-15 移動平均乖離率～パターンの変化点をさぐる～

データは移動平均（トレンド）に戻る

移動平均乖離率とは？

第4章 カテゴリータイプのデータ間の関係の強さを測る

4-1 特性要因図を作成する～関係の方向性を把握する～

多変量解析とは？

分析目的を明確にする

分析目的の明確化

特性要因図（魚骨図）を描こう

4-2 データをクロス集計表にまとめる～カテゴリーデータの関係を探る～

クロス集計表とは？

Excelでクロス集計表を作成する

4-3 クロス集計表を読み取る指標～行比率・列比率・セル比率と特化係数～

行比率（行方向の比率）

行比率をグラフ化して分析

特化係数の計算

Excelで特化係数を計算

列比率

特化係数の計算

特化係数に関するその他の事例①　地域と酒類消費の関係

特化係数に関するその他の事例②　ランナー状況に応じた松坂投手の球種傾向

セル比率

4-4 連関係数～関係の強さを数値で比べる～

連関係数と期待度数

期待度数の計算

サンプルデータからの計算

4-5 独立性のカイ2乗検定～関係の強さを立証する～

独立性のカイ2乗検定

帰無仮説と対立仮説

χ2分布の下側確率を求める

検定の結論

標本誤差

第5章 数量タイプのデータ間の関係の強さを評価する

5-1 変数間の関係を分析するとは？～数量データ間の関係を探る～

課題データの説明

出荷データ

製薬業界の企業データ

打撃成績データ

5-2 散布図上に現れる関係のパターン～関係を調べるグラフ～

散布図から情報を読み取るポイント

相関関係以外の2変数の関係

外れ値の情報

Excelで散布図を描く方法

出荷データの散布図

製薬業界の企業データの散布図

5-3 相関関係の強さを計る相関係数～数値で関係を知る～

共分散vxy

相関係数rxy

Excelで相関係数を出力するには？

5-4 相関係数の解釈の仕方～相関関係と相関係数～

製薬業界の企業データの相関係数を読む

出荷データの相関係数を読む

打撃成績データの相関係数を読む

相関係数を見る上での注意点①：外れ値

相関係数を見る上での注意点②：傾向の異なるグループの混在

相関係数を見る上での注意点③：直線的な関係以外の関係

5-5 相関係数の検定～データの数によって相関係数の値の信頼性は変わる～

有意に0でないことを確認する

打撃成績データの相関係数の信頼性の検定

第6章 単回帰分析～要因効果の大きさを評価する～

6-1 散布図に傾向線を入れて効果を測る～単回帰分析～

散布図に傾向線を引く

回帰直線の式の意味

切片aを解釈する上でのポイント

単回帰直線とは？

最小2乗法とは？

Excelで回帰直線（傾向線）の式を散布図から求める方法

6-2 R2値（決定係数、寄与率）の意味～回帰直線の説明力を知る～

傾向線の信頼性を測る

決定係数の計算方法

寄与率の使い方

6-3 効果の大きさ（傾き）の信頼区間の求め方～効果の推定～

95％の信頼区間

回帰分析の出力の7つの指標

6-4 企業データの回帰分析～種々の場面での回帰分析を～

製薬業界の企業データの回帰分析

第7章 2つ以上の要因変数の効果を測る ～重回帰分析と数量化Ⅰ類～

7-1 重回帰分析とは？～複数の要因を考慮する～

重回帰分析とは

Excelでの重回帰分析の実行と出力の解釈

計測された回帰式の特定とその説明力の評価

重回帰式（偏回帰係数）の解釈

7-2 重回帰分析におけるモデル選択（説明変数の選択）の基準①～自由度と誤差項の標準偏差～

自由度と誤差項の標準偏差

残差の自由度には、特別な意味がある

7-3 重回帰分析におけるモデル選択（説明変数の選択）の基準②～自由度修正済みR2値～

自由度修正済みR2値

7-4 説明変数がカテゴリータイプのデータだったら～ダミー変数の導入～

2分類しかない場合は（0,1）データに変換！

（0,1）データに変換して分析

結果の解釈

3分類以上の場合はダミー（0,1）変数をセットで使用！

3分類の分析

出力結果の解釈

数量化Ⅰ類とは？

第8章 重回帰分析を応用した顧客の判別 ～優良顧客の要因を探る～

8-1 目的変数がカテゴリータイプの場合の重回帰分析

判別分析とは？

Excelでの“判別”の方法

結果の解釈

重回帰モデル式に基づく判別ルールの構築

8-2 誤判別率の評価～判別力を評価する～

判別ルールの誤判別率を評価する

第9章 主成分分析～総合指標の作成と情報の縮約～

9-1 主成分分析とは？～総合指標を効果的に作成する方法～

合成変数とは何か？

主成分分析の理論

9-2 主成分分析のExcelでの実行～マクロプログラムの利用～

Dllsa for MA on Excelのインストール

Excelの主成分分析の実行

主成分分析の出力

主成分分析の出力の意味

各主成分の解釈

9-3 対象ケースの弁別とデータ構造の把握、情報の縮約

主成分分析でできること

①対象（ケース）の弁別

Excelを用いたベスト3、ワースト3の求め方

②データ構造の把握

③新指標の作成（主成分を応用して）

④情報の縮約～見るべき変数の次元を減らす

9-4 主成分分析の2つの立場

2つの違いを十分に理解しよう！

9-5 「ソルバー」で主成分分析を実行する

主成分分析の実行手順（もとの変数の分散を生かす立場）

もとのデータを基準化し、相関行列を分析する立場