Excelでかんたんデータ分析

データマイニング、データ解析、グラフ化のノウハウをExcelで実践!!

このような方におすすめ

企業の市場開発者
データ分析の手法を知りたい社会人
  • 著者河野 真紀 河野善仁 共著
  • 定価3,024 (本体2,800 円+税)
  • A5 304頁 2009/10発行
  • ISBN978-4-274-06779-2
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 本書は、1.データの目的に合わせたグラフを選ぶ、2.データ解析に役立つデータベース機能を使う、3.予測と要因分析をExcel分析ツールで分析する、4.コンジョイント分析や判別分析を使ったヒットする商品コンセプトを開発する手法、などをExcelで紹介し、解説する。Excelのバージョンは2007に対応。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067792/
はじめに 

第一部 グラフと分析ツールでデータの特徴をとらえよう!

第1 章 グラフで何を表したいのか?
――どんなデータにどんなグラフが適しているか――
第2 章 とても便利なツール!基本統計量
―― 13 の値でわかること――
第3 章 データ解析に役立つデータベース機能
第1 部の演習問題

第2 部 予測と要因分析をExcel の
データ分析でやってみよう!

第4 章 相関と単回帰分析
――グラフ化するだけで満足していませんか――
第5 章 重回帰分析で予測と要因分析ができる
――回帰分析入門――
第6 章 本当の要因は何か
――回帰分析応用――
第7 章 数値でないデータ(定性的データ)の場合の解析手法
――数量化理論I類――
第8 章 データ加工に役立つExcel 機能
第2 部の演習問題

第3 部 ヒットする商品コンセプトを開発!
コンジョイント分析ほか

第9 章 マーケティングに役立つコンジョイント分析
――たった「18」通りで「1,944」通りと同じ結果が得られる方法――
第10 章 どちらのグループに入るのか?
――判別分析――
第11 章 データ処理に役立つExcel 便利機能
第3 部の演習問題

付録 演習問題の解答
はじめに 

第一部 グラフと分析ツールでデータの特徴をとらえよう!

第1 章 グラフで何を表したいのか?
――どんなデータにどんなグラフが適しているか――
1-1 推移を表現するグラフ
1-1-1 折れ線グラフ
1-2 大小の比較や順位を表現するグラフ
1-2-1 単純棒グラフ
1-2-2 複合棒グラフ
1-2-3 積み上げ棒グラフ
1-2-4 ヒストグラム
1-2-5 ステレオグラム(3 次元縦棒グラフ)
1-3 内訳を表現するグラフ
1-3-1 円グラフ
1-4 分布や特徴を表現するグラフ
1-4-1 散布図
1-5 パレート図
まとめ

第2 章 とても便利なツール!基本統計量
―― 13 の値でわかること――
2-1 基本統計量の意味
2-1-1 代表値
2-1-2 ばらつき
2-1-3 尖度と歪度
2-1-4 ヒストグラムとの関係
2-1-5 基本統計量とExcel 関数の関係
2-2 外れ値が何を表すか
2-2-1 グラフで外れ値を見つける
2-2-2 データマイン君を利用した外れ値の見つけ方
まとめ

第3 章 データ解析に役立つデータベース機能
3-1 データベース機能を使う前に
3-2 並べ替え機能
3-2-1 支店別に並べ替える
3-3 抽出機能(オートフィルタ・フィルタオプション)
3-3-1 エンゼルセットA のみを抽出する
3-3-2 売上高が40 万円以上のデータを抽出する
3-4 集計機能
3-4-1 担当者ごとの売上高合計を表示させる
3-5 ピボットテーブル
3-5-1 支店別、商品別のクロス表を作成する
まとめ

第1 部の演習問題

第2 部 予測と要因分析をExcel の
データ分析でやってみよう!

第4 章 相関と単回帰分析
――グラフ化するだけで満足していませんか――
4-1 データ同士の関係性は相関係数でチェック
4-1-1 相関係数の求め方
4-1-2 相関の有無を判定する
4-2 単回帰分析で未来の予測ができる
4-2-1 単回帰式とは
4-3 散布図の重要性――相関係数の落とし穴
4-3-1 相関係数が0 になる
4-3-2 外れ値の存在を確認してみる
4-3-3 層別の必要性
4-3-4 見せかけの相関(多重共線性)

第5 章 重回帰分析で予測と要因分析ができる
――回帰分析入門――
5-1 単回帰分析と重回帰分析の違い
5-2 重回帰分析の手順
5-3 相対誤差で予測の精度をチェック
5-4 影響度を比較して要因を分析する
まとめ

第6 章 本当の要因は何か
――回帰分析応用――
6-1 危険率( - 値)に注目
6-2 説明変数選択規準(Ru)で、最適な回帰モデルを導く
6-3 予測精度の検証と要因分析
まとめ

第7 章 数値でないデータ(定性的データ)の場合の解析手法
――数量化理論I類――
7-1 用語の説明
7-2 定性的データはダミー変数(0, 1 データ)に置き換える
7-3 数量化理論I類の手法
7-4 最適な数量化理論I類モデルを導く
まとめ

第8 章 データ加工に役立つExcel 機能
8-1 IF 関数――条件に合わせた出力を瞬時に得たい場合
8-2 ABS 関数――絶対値を求める場合
8-3 VALUE 関数――文字列を数値に変換
8-4 値の貼り付け――見えている数値のみをコピーしたい場合
8-5 データの区切り位置
8-6 べき乗について

第2 部の演習問題

第3 部 ヒットする商品コンセプトを開発!
コンジョイント分析ほか

第9 章 マーケティングに役立つコンジョイント分析
――たった「18」通りで「1,944」通りと同じ結果が得られる方法――
9-1 コンジョイント分析とは
9-2 コンジョイント分析の手法
9-3 アンケート用紙の作成
9-3-1 直交表とは
9-3-2 要因と水準の割り付け
9-3-3 水準のアンケート項目を3 水準の列に適応させるには
9-3-4 どのように回答してもらうか
9-4 アンケートの解析
9-5 満足度を最大にするコンセプトを見つけ出す
まとめ

第10 章 どちらのグループに入るのか?
――判別分析――
10-1 判別分析とは
10-2 判別分析の手法
10-3 グループを判別する方法
10-4 最適な判別モデルを導いて予測と要因分析をする
10-5 判別率で判別の精度を確認
10-6 Excel でできる多変量解析法一覧

第11 章 データ処理に役立つExcel 便利機能
11-1 COUNTIF(カウントイフ)関数
11-2 データの入力規則
11-3 1 行おきに行を塗りつぶす方法(条件付き書式)
11-4 データの行と列を入れ替える
11-5 VLOOKUP(ヴイルックアップ)関数
11-6 オートフィルタの結果に連番を付与する方法

第3 部の演習問題

付録 演習問題の解答
第1 部の演習問題解答
第2 部の演習問題解答
第3 部の演習問題解答