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■先行きが不透明ないまだからこそ、データ分析が武器になる 商品がどれだけ売れるかを予測したり、買ってもらえて利益も出るギリギリの価格設定をしたり、ロスを極力抑える生産計画を立てたり……。ビジネスパーソンが日々考えなければならない課題は多岐にわたります。そこに押し寄せたコロナ禍により、先行きの不透明さが加わった状態で事業を展開しなければならなくなりました。そのような中、データサイエンティストなどの専門家でなくても、データ分析をビジネスに活かすことの必要性がますます高まっています。そこで、ビジネスパーソンになじみのあるExcelを用いて、統計学の基礎から学んでデータ分析スキルが身につく解説書を刊行します。 ■データ分析に必要な知識が全部学べる 本書は、これからデータ分析を行う人が知っておくべきことを全部学べる解説書です。本当に役立つ、使えるスキルが身につくように、「統計学の基礎からしっかり学ぶ」「学んだことをExcelを使って実践する」という構成になっています。そのため、これまでまったく統計学に触れたことのない人でも理解しやすく、また、Excelの操作も1つ1つ画面を見せながら解説しているため、分析が初めてでも迷わず実践できます。

表紙 はじめに 目次 本書の読み方 Chapter1 データ分析の全体像を知ろう Section01　問いを立てることから始めよう Section02　データ分析の基本的なステップを知ろう Section03 データ活用の全体像を把握しよう Section04　Excel データ分析のビジネス活用例 Section05　Excel でデータ分析をするための準備をしよう Chapter 2　基本統計でデータの傾向をつかもう Section01　平均値だけじゃない？ 基本統計量の出し方 Section02　「平均値」を正しく理解する Section03　極端な数の影響を受けにくい「中央値」 Section04　「分散」で平均値や中央値からわからない情報を得る Section05　データのばらつきを把握する「標準偏差」 Section06　極端な値を探る「最大値」と「最小値」 Section07　さまざまな基本統計量を一発で求める Section08　実務でも大活躍！ ピボットテーブルの使い方 Chapter 3　実務ですぐ使えるデータ可視化をマスターする Section01　何のためにデータを可視化するのか Section02　データ分布の形状を把握する「ヒストグラム」 Section03　グループ同士を比較する「棒グラフ」 Section04　行列型のデータの特徴を把握できる「ヒートマップ」 Section05　2つの変数の関係を確認する「散布図」 Section06　変数間での相関が一目瞭然「相関行列」 Section07　相関行列について理解しよう Chapter 4　仮説が正しいかどうか仮説検定で結論を出す Section01　推計統計を学ぶ意義 Section02　仮説検定とは何か？ Section03　仮説検定の「2つの仮説」を理解する Section04　確率分布とは？ Section05　中心極限定理とは？ Section06　有意水準を設定する Section07　t値とp値を計算で導く Section08　Excel でp値を求めて仮説検定を結論づけよう Section09　「分析ツール」で2標本のt検定をしてみよう Section10　事象間に関係性があるといえるのか確認する Chapter 5　データの前処理を理解する Section01　欠損値の処理 Section02　表記ゆれの処理 Section03　「外れ値」や「異常値」の処理 Section04　ダミー変数を使ったカテゴリカル変数の処理 Chapter 6　線形回帰モデルを活用して売上アップを図る Section01　売上の要因を導く回帰分析 Section02　線形回帰分析によるモデル構築 Section03　回帰分析を実行する Section04　よりよいモデルを作る。回帰診断によるモデル改善 Section05　回帰分析の精度に影響する「外れ値」と「多重共線性」 Chapter 7　最適化でベストな商品単価を導く Section01　どの変数を動かして何を最大化したいかを定量化する Section02　「ソルバー」で商品単価を最適化 Section03　制約条件がある場合の最適化 おわりに 索引 著者プロフィール 奥付