これ一冊で完璧! Excelでデータ分析 即戦力講座

概 要

仕事でデータ分析をすることになった。Excelはそこそこ使えるけれど、統計学や統計解析はさっぱり。難しい理論や理屈を学ぶよりも、すぐにデータ分析をはじめたい。本書は、忙しいビジネスマン向けのExcelを使ったビジネスデータ分析の教科書です。章ごとにストーリー仕立てでデータ分析の方法を解説すると同時に、その分析をビジネスで役立てるポイントも学べるように工夫しています。データ分析を身につけ、即戦力になりましょう!

著者 豊田裕貴
価格 本体1800円(税別)
ISBN 978-4-7980-4530-6
発売日 2016/3/1
判型 A5
ページ数 262
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目次

第1章 データ分析って、何をどうすればいいの?

1-1 分析って、何から始めればいいの?

「何をすればいいのか」と「何はすべきではないのか」

「グラフ」は分析手法の1つ

1-2 データをそのまま眺めているだけでは全体像が見えない

何のためにグラフを作るのか

1-3 「データ分析」=「資料作り」ではない

何でもかんでもグラフにしない

その分析は何のために行うのか?

1-4 分析目的を考えるポイントは「紙と鉛筆」と「で?」

紙と鉛筆でグラフ予想を描いてみる

予想を元に「で?」と問いかける

1-5 事例で考える分析視点:似た傾向をあえて考えてみる

グラフを比較してみる

更に必要な分析を考えてみる

思考訓練が大切

グラフの軸をよく見てみる

全体が大事?直近が大事?

平均だって答えは1つではない

1-6 データ分析のもう1つのセンス:仕入れセンスを磨く

データを追加するなら何を追加すべきか

ビジネスに役立たなければ意味がない

1-7 分析レシピを作ることから始めてみる

分析レシピを書く力が何より大事

分析レシピライティングに必要なのは、想像力と事例収集力

ネット検索を活用する

第2章 Excelで売上の傾向を分析しよう

2-1 「このお店の売れ方ってどんな感じ?」と聞かれたらどう答えるか

データを眺めただけで全体像が理解できるのか

まずはExcelで平均値を計算してみる

なじみの「平均値」だって使うには注意が必要

2-2 グラフで全体像を把握する

時系列データなら折れ線グラフを描いてみる

Excelで折れ線グラフを描いてみる

グラフを作ったら手書きのメモを入れていく

データが1つだからといって中身が1つとは限らない

2-3 分析期間を定義してから分析を始める

区間を分けるには背景知識が必要

データ(変数)を追加する

折れ線グラフに平均の補助線を引いてみる

2-4 あらためて基本統計量から売上を判断していく

基本的な統計量を読み解く

「あれ?」から知見を導き出す

分析前に分析結果を予測する

ばらつきの大きさに着目する

ばらつきの違いをイメージで理解する

データのばらつきが大きい方が良いお店なのか

ばらつきがゼロのデータは分析対象にならない?

ばらつきの平均を求める

Excel関数で、ばらつきの平均(標準偏差)を求める

ばらつきを割合で考える:変動係数

標準偏差と分散の関係

平均なんて簡単?

2-5 「外れ値」を探すことがビジネスでは重要

外れ値にビジネスヒントがある

折れ線グラフに、更に補助線を追加する

外れ方を客観的な数字で表す

偏差値の活用

2-6 ここまでの分析で得られた知見をまとめてみる

分析してわかったことはメモしてまとめておく

第3章 Excelで売上高を増やす方法を探し出そう

3-1 売上高は平日と週末で異なる傾向がある?

折れ線グラフでパターンを確認する

週末と平日に分けて比較する

ピボットテーブルで集計基準を変更する

データの件数が少ないと主張は断言しにくくなる

仮説の主張をどのくらい自信を持って言えるか分析する

分析ツールを活用して、平均値に差あると言って良いか確認する

平日と週末の平均を比較して仮説を検定する

p値を確認してみる

p値とは誤判断リスクだ

p値はどれくらい小さければ良いのか

3-2 売上高はどうすれば増やせるのか

過去の分析は将来の意思決定のためにある

結果の変数を分解する

データを分解するために必要なデータを追加する

3-3 異なる結果系の傾向を比較する

ヒストグラムを活用する

ヒストグラムの区間の数と区間の幅を決める

Excelでのヒストグラムの作り方

ヒストグラムにいくつの山(ピーク)があるかを確認する

基本統計量を比較する

売上と客数と客単価の関係を視覚化する

散布図の描き方

散布図に直線をあてはめて傾向を見やすくする

相関係数を活用する

相関係数で直線傾向を数値化する

相関係数とは直線っぽさ

3-4 ここまでの結果から次なる一手を考える

結果系を分解する利点は2つある

異なる結果系にそれぞれの原因系を考える

使える原因系を検討する

第4章 Excelで売上個数に影響する要因を分析しよう

4-1 売上高を増やす方法を考える

ゴールを決める

PB牛乳が売れる日はどんなときか

原因を思いつつまま手書きで列挙する

仮説を立てたら「+」・「-」をメモしてみる

原因は数字?それとも選択肢?

仮説に含まれるデータを集めてくる

分析する前に分析結果をイメージする

来店者数が多ければ、当然多く売れる

分析ツールを使って全体像を把握する

コラム 標準偏差は2つある!?

4-2 原因と結果の関係を視角化する

商品Aと価格との関係を確認する

質的変数で散布図を振るなら連番化する

手打ちが大変なら変換にはif関数を使う

4-3 原因と結果の関係を直線関係から考える

散布図に手書きで直線を追記する

グラフに線を当てはめてみる

直線の形は、=ax+bで決まる

直線の形を散布図に追記してみる

4-4 直線の形がわかれば売上予測ができる

価格付けの変化での影響を分析する

競合の価格付けで売れ方はどう変わるのか

陳列の仕方で売れ方はどう変わるのか

陳列の変化は値引きいくら分の効果があるのか

最高気温の変化で売れ方はどう変わるのか

4-5 回帰分析を使うと良いことがある

「y=ax+b」だけではわからないことにアプローチする

回帰分析をする手順

回帰分析で見るべき3つのポイント

4-6 データ分析は手だけではなく足も動かす

予想の外れ方からヒントをもらう

予想の外れた原因を足で稼げ

結果の一覧から重要な原因を探す

4-7 原因を複数に増やしてみる

原因を複数同時に検討する

Excelで原因を複数にする手順

採用する変数を取捨選択する

原因が1つの結果と、2つ以上の結果は必ずしも一致しない

第5章 Excelで「いくらで売れば利益が一番出るのか」を分析しよう

5-1 たくさん売るために思いっきり値引きをすればいいのか!?

安くすれば売れる、は当たり前

なぜ売上個数を予測したかったのか

利益はどうやったら増やせるのか

目的には、原因と結果の関係を定義する

利益の上げ方を定義してモデルを作る

2つの目的をくっつける(式を連携させる)

価格を動かすと利益が変わる式を得る:トレードオフの関係

5-2 Excelをシミュレーションツールとして利用する

「いくらで売るといくら儲かるか」をシミュレートする

価格と売上個数の関係をシートに埋め込む

価格を動かして、利益の変化を確認する

5-3 Excelのソルバーという機能を使う

ソルバーをインストールする

ソルバーを使う

5-4 条件を変更して、最適価格の変化を確認する

様々なシナリオでシミュレーションを行う

仕入れ値を10%下げたら利益はいくら増えるか

仕入れ値を変えたら最適価格も変わる

5-5 競合の価格や陳列の仕方も加味して価格を決める

重回帰分析の結果でもシミュレーションは簡単にできる

試しにソルバーで最適価格を求めてみる

陳列の仕方を変えれば、最適な販売価格は高めに設定できる

同じ利益を得る価格を求めてみる

価格と陳列方法を同時に動かして利益を最大にする

第6章 Excelで「どうすれば来店者を増やせるのか」を分析しよう

6-1 「来店者を増やす方法」を分析するためのデータを考える

アンケートを取るべき対象を決定する

来店したくなる要因の候補を考える

仮のアンケート票を作ってみる

6-2 分析結果から必要なデータを逆算する

満足度の平均を求めてみる

関係性の分析を使ってみる

直接聞けるなら聞いてしまう

満足度と重要度を組み合わせる

6-3 散布図を活用して結果をわかりやすくする

CSポートフォリオを作成する

Excelで散布図にラベルを付ける

散布図を4つに分けて解釈する

平均値は山の形を確認する

countif関数とセルのデータバーを活用する

6-4 分析結果を「比較」する

結果の予想と活用の予想で、取るべきデータが見えてくる

結果を比較する

6-5 更に具体的な分析へ進む

改善ポイントをどうやって実現するのか

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