Excelで学ぶデータマイニング入門

第1章　データマイニングとは何か
第2章　簡単なデータマイニングとアンケート
第3章　中古車の価格を予測する〜回帰分析を実行し、予測と要因分析を行う〜
第4章　最適化問題を解く〜ソルバー〜
第5章　クロス表の解析
第6章　ヒットする商品のコンセプトを開発する〜コンジョイント分析〜
第7章　ソフトウェアのバグはいつ収束するか〜ソルバーで決定した成長曲線でバグの総数を予測する〜
第8章　最適ポートフォリオを求める
付録
「アドオンソフト」の使用方法

はじめに
第1章　データマイニングとは何か
1-1　データマイニングとは何か
1-2　データマイニングの目的
1.2.1　傾向・パターンなどを探る
1.2.2　予測をする
1.2.3　最適解を見つける
1-3　データマイニングと統計解析
1-4　Excelベースでデータマイニング
1.4.1　Excelベースでデータマイニング
1-5　データマイニングツールの活用
1.5.1　データマイン君
1.5.2　ダイヤモンドグラフ（くもの巣グラフ）
1.5.3　最適な回帰モデル
1.5.4　予測君
1.5.5　超らく解析
1.5.6　上昇株発見器
1-6　データマイニングを業務で活かすにあたって
1.6.1　データマイニングで仮説を得て、実験計画法で検証する
1.6.2　線形代数を習得しよう
1.6.3　一般逆行列・特異値分解に注目しよう
1-7　データマイニングの企業における適用例
1.7.1　予測
1.7.2　パターン・知見・傾向・仮説の獲得
1.7.3　最適解を求める
第2章　簡単なデータマイニングとアンケート
2-1　少ないサンプルからも貴重な情報が得られる
2-2　平均値を使ったデータマイニング−Excelによる最も簡単なデータマイニング手法−
2.2.1　平均とは
2.2.2　平均を使って予測する
2.2.3　平均を用いて価格を決定するためのアンケートの実施
2.2.4　様々な数値予測手法を使ってみよう
第3章　中古車の価格を予測する〜回帰分析を実行し、予測と要因分析を行う
3-1　回帰分析とは〜なぜ回帰分析なのか〜 
3.1.1　回帰分析とは
3.1.2　回帰分析を用いてできることは
3-2　回帰分析を実行する
3-3 回帰分析を実行するにあたっての注意点
3.3.1　定性的なデータをダミー変数で表す（0, 1データに変換する）
3.3.2　ランク落ちに注意！
3.3.3　Excelの回帰分析の制約
3-4　2回に分けて回帰分析を実行
3-5　要因分析を行う
3.5.1　要因分析とは
3.5.2　要因分析を行う
3.5.3　Excelの回帰分析に制約があるために回帰の自由度を16にする
3-6　予測と要因分析を行う
3.6.1　回帰式を求める
3.6.2　予測を行う
3.6.3　相対誤差を求める
3.6.4　要因分析を行う
3.6.5　カテゴリ分析を行う
3-7　最適な回帰式を求める
3.7.1　なぜ、最適な回帰式なのか
3.7.2　Ruの値を比較し、最適な回帰式を求める
3-8　最適な回帰式を用いて予測を行う
3.8.1　予測を行う
3.8.2　相対誤差を求める
3-9　回帰診断
3.9.1　残差とは
3.9.2　回帰分析を使って残差を求める
3.9.3 残差分析を行う
第4章　最適化問題を解く〜ソルバー〜
4-1　アドインの登録
4-2　最適生産計画を求める
4.2.1　ワークシートの作成
4.2.2　ソルバーの実行
4-3　最適化計画法について
4.3.1　最適化計画法
4.3.2　線形計画法（図解法）により最適生産計画を求める
4-4　最小輸送コスト
4-5　割当て問題
4-6　資本予算編成計画
4-7　成長曲線による予測
4-8　経済的発注量を求める
4-9　チャレンジしてみよう
第5章　クロス表の解析
5-1　簡単なクロス表の解析
5.1.1　年代により好みに違いがあるか.
5.1.2　統計的手法を使って好みに違いがあるかどうかを調べる
5.1.3　Excelでmitの計算シートを作る
5-2　テレビ番組の好み
5-3　ダイレクトメールのレスポンスの有無が性別・職業・年収により違いがあるかどうかを調べる
5-4　最適な変数選択
5-5　優勝球団を予測する〜実力差はあるか〜 
5-6　アンケートデータの解析
5.6.1　mit法を用いてクロス表を解析する
5.6.2　双対尺度法（対応分析）
まとめ
第6章　ヒット商品のコンセプトを開発する〜コンジョイント分析〜
6-1　コンジョイント分析とは
6.1.1　コンセプトの決定
6.1.2　アンケートの設計
6.1.3　直交表とは.
6.1.4　アンケートの作成
6.1.5　アンケートデータの収集
6.1.6　データの解析
6.1.7　コンジョイント分析の手順
6-2　事例1 ヒットするパンの新商品開発
6.2.1　アンケートの実施
6.2.2　アンケート結果の解析　−回帰分析− 
6.2.3　予測と要因分析
6.2.4　グループ別の満足度の判定
6-3　事例2 魅力的なランチを探る！
6.3.1　アンケート項目の立案
6.3.2　アンケートの作成
6.3.3　解析用データの作成
6.3.4　データの解析
6.3.5　価格の検討
6-4　事例3 好まれるフランス料理
6.4.1　アンケートの設計
6.4.2　アンケート結果の解析　−回帰分析− 
6.4.3　予測と要因分析
6.4.4　グループ別の魅力度の判定
まとめ
第7章　ソフトウェアのバグはいつ収束するか〜ソルバーで決定した成長曲線でバグの総数を予測する〜
7-1　成長曲線とは　〜成長曲線の種類とグラフ〜
7.1.1　成長曲線の種類
7.1.2　成長曲線モデルのグラフ
7-2　ソルバーで成長曲線を決定する
7-3　適合する成長曲線モデルの選択
7.3.1　成長曲線モデル選択の手順
7.3.2　選択規準の種類
7.3.3　規準値の求め方
まとめ
第8章　最適ポートフォリオを求める
8-1　収益率の平均と分散
8.1.1　Excelによるリターンとリスクの計算方法
8-2　2つの株式を組み合わせてみる
8.2.1　Excelによるリターンとリスクの散布図の描き方
8-3　相関係数の変化によるリターンとリスクの変動
8-4　リスク最小となるポートフォリオを求める
8-5　ポートフォリオの統計学
8.5.1　平均値、分散および標準偏差
8.5.2　確率変数と分布
8.5.3　期待値
8.5.4　共分散と相関係数
8.5.5　共分散と相関係数の具体例.
8.5.6　2つの確率変数の和の期待値（平均値）および分散・標準偏差
8.5.7　3つ以上の確率変数の和の期待値および分散・標準偏差
8-6　多銘柄の最適ポートフォリオを求める.
8-7　株価データのダウンロードと収益率の求め方
8-8　10銘柄のポートフォリオ
まとめ
付録　「アドオンソフト」の使用方法
1　アドオンソフトのインストール方法
2　各ソフトの概要・使用方法の説明
3　アドオンソフトのアンインストール方
4　アドオンを使用しない場合
5　ダウンロードについて
索引