図解でわかる 最新エクセルのデータ分析がみるみるわかる本 (単行本)
いま「ビッグデータ」や「データサイエンス」などの言葉が流行っています。それにつれて「多変量解析ってすごそうだから、ちょっとやってみたいな」とか「データ分析をしたらもっと仕事が捗りそうなんだけど」と考える人が増えています。本書は、「算数が苦手」「データ分析ってそもそもどうやるの?」といった人を対象に、エクセルを使ったデータ分析のやり方を解説します。考え方さえわかれば、面倒な計算はエクセルがやってくれます!
【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/4235.html
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データ分析なんてしたことないけど
情報処理の勘違い?
いま流行りのデータ・サイエンティストって?
ビッグデータって?
データ分析で何ができるの?
第1章 経験則は正しいか(相関関係と因果関係)
関係がわかれば行動がとれる!
正の相関と負の相関
相関関係の強さ
1 相関分析をやってみよう
2 相関係数の求め方
Column 分析ツールを表示する
3 相関がありそうだけど、相関係数が低い?
4 風が吹けば…というけど、本当ですか?(相関関係と因果関係)
第2章 予測してシミュレーションしてみる(回帰分析)
販売量を予測する回帰分析?
気温が1度上がると何個多く売れる?
ちょっと数式のおさらい
5 Excelで回帰分析をやってみよう(グラフ)
6 Excelで回帰分析をやってみよう(分析ツール)
7 さて実際に予測をしてみよう!
第3章 予測してシミュレーションしてみる(重回帰分析)
気温と来場者数から販売量を予測する(重回帰)
8 Excelで重回帰分析をやってみよう
9 重回帰分析で予測してみよう
10 予測はどれくらい当たっている?
11 いろいろ関係しそうなのはわかるけど、欲張りは禁物!(多重共線性)
12 相関分析をしてマルチコ対策!
第4章 数字じゃないデータを数字に変換する
天候は数字じゃないけど売上に関係するよね?
えっ、雨のこと忘れてない?
13 ダミー変数を使った重回帰分析をやってみよう!
第5章 どんな組み合わせが効果的?
女性の好みのランチは?
お客さんはどんな組み合わせを望んでいる?
どんな組み合わせが効く?
14 まずはダミー変数に変換!
15 各選択肢が“注文したい度”に与える影響の大きさは?
16 Excelで影響度を調べてみよう!
Column そんなにたくさんの組み合わせの調査なんてできない……
第6章 儲けは出るのか?
いくつ売れたら儲けが出るの?
方程式を解くと……
17 Excelで損益分岐点を求めてみよう
18 シナリオを登録して比較してみよう
第7章 データの分布(どれだけバラついている?)
同じように見えても……
19 Excelでヒストグラムを作ってみよう!
20 バラツキ具合を数値で表す
21 Excelで平均と標準偏差を求めてみよう
22 ふつうの分布、正規分布?
23 正規分布と標準偏差のおもしろい関係?
24 正規分布と標準偏差の関係
25 正規分布と割合
第8章 検定(それって誤差だろ!に反論)
検定ってなんだ?
「そんなの誤差だろ!」に反論する
検定のすごーく大雑把なポイント
26 検定の体験
27 P値ってなんだ?
28 P値が有意水準より小さかったら……
29 「違いがある」といいたいの?「大きい」といいたいの?
30 違うグループだと比較できないの?
31 データを別々に集めたら、まずはF検定
32 t検定 等分散を仮定した2標本による検定
第9章 Power Mapで地図上にデータを配置
データの概略を知りたい
エクセルで地図上にデータを配置する
33 Power Mapを使ってみよう!
第10章 エクセル統計(有料アドインソフト)を使った分析
クロス集計表をわかりやすいグラフにできませんか?(コレスポンデンス分析)
34 エクセル統計でコレスポンデンス分析をやってみよう
35 コレスポンデンス分析の解釈
36 観測できないけど、何か背後にありそうな…(因子分析)
37 CMの因子分析をやってみよう
38 因子分析の結果を見て…
39 うまくグルーピングする方法はありませんか?
40 クラスター分析をやってみよう
情報処理の勘違い?
いま流行りのデータ・サイエンティストって?
ビッグデータって?
データ分析で何ができるの?
第1章 経験則は正しいか(相関関係と因果関係)
関係がわかれば行動がとれる!
正の相関と負の相関
相関関係の強さ
1 相関分析をやってみよう
2 相関係数の求め方
Column 分析ツールを表示する
3 相関がありそうだけど、相関係数が低い?
4 風が吹けば…というけど、本当ですか?(相関関係と因果関係)
第2章 予測してシミュレーションしてみる(回帰分析)
販売量を予測する回帰分析?
気温が1度上がると何個多く売れる?
ちょっと数式のおさらい
5 Excelで回帰分析をやってみよう(グラフ)
6 Excelで回帰分析をやってみよう(分析ツール)
7 さて実際に予測をしてみよう!
第3章 予測してシミュレーションしてみる(重回帰分析)
気温と来場者数から販売量を予測する(重回帰)
8 Excelで重回帰分析をやってみよう
9 重回帰分析で予測してみよう
10 予測はどれくらい当たっている?
11 いろいろ関係しそうなのはわかるけど、欲張りは禁物!(多重共線性)
12 相関分析をしてマルチコ対策!
第4章 数字じゃないデータを数字に変換する
天候は数字じゃないけど売上に関係するよね?
えっ、雨のこと忘れてない?
13 ダミー変数を使った重回帰分析をやってみよう!
第5章 どんな組み合わせが効果的?
女性の好みのランチは?
お客さんはどんな組み合わせを望んでいる?
どんな組み合わせが効く?
14 まずはダミー変数に変換!
15 各選択肢が“注文したい度”に与える影響の大きさは?
16 Excelで影響度を調べてみよう!
Column そんなにたくさんの組み合わせの調査なんてできない……
第6章 儲けは出るのか?
いくつ売れたら儲けが出るの?
方程式を解くと……
17 Excelで損益分岐点を求めてみよう
18 シナリオを登録して比較してみよう
第7章 データの分布(どれだけバラついている?)
同じように見えても……
19 Excelでヒストグラムを作ってみよう!
20 バラツキ具合を数値で表す
21 Excelで平均と標準偏差を求めてみよう
22 ふつうの分布、正規分布?
23 正規分布と標準偏差のおもしろい関係?
24 正規分布と標準偏差の関係
25 正規分布と割合
第8章 検定(それって誤差だろ!に反論)
検定ってなんだ?
「そんなの誤差だろ!」に反論する
検定のすごーく大雑把なポイント
26 検定の体験
27 P値ってなんだ?
28 P値が有意水準より小さかったら……
29 「違いがある」といいたいの?「大きい」といいたいの?
30 違うグループだと比較できないの?
31 データを別々に集めたら、まずはF検定
32 t検定 等分散を仮定した2標本による検定
第9章 Power Mapで地図上にデータを配置
データの概略を知りたい
エクセルで地図上にデータを配置する
33 Power Mapを使ってみよう!
第10章 エクセル統計(有料アドインソフト)を使った分析
クロス集計表をわかりやすいグラフにできませんか?(コレスポンデンス分析)
34 エクセル統計でコレスポンデンス分析をやってみよう
35 コレスポンデンス分析の解釈
36 観測できないけど、何か背後にありそうな…(因子分析)
37 CMの因子分析をやってみよう
38 因子分析の結果を見て…
39 うまくグルーピングする方法はありませんか?
40 クラスター分析をやってみよう