Excelで学ぶデータマイニング入門

埋もれたデータをExcelで有効活用できる!

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
◎統計学のサブテキストとして
  • 著者上田 太一郎 監修/上田 和明 苅田正雄 渕上 美喜 高橋 玲子 古谷 都紀子 共著
  • 定価2,860 (本体2,600 円+税)
  • B5変 304頁 2005/11発行
  • ISBN978-4-274-06625-2
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 Excelはデータマイニングツールとデータウェハウスを兼ね備えた手軽に使えるソフトウェアでもある。Excelのもつ(1)グラフ(2)分析ツール(3)ピボットテーブル(4)ソルバーの機能とデータマイニングとの関係について解説。必要に応じてExcelのアドインソフトを利用することで実務に必要な分析はほぼ網羅できる。データマイニングと関係の深いインテリジェンスマイニングはPDFデータでWeb公開されている。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274066252/
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