できる やさしく学ぶExcel統計入門 難しいことはパソコンにまかせて 仕事で役立つデータ分析ができる本

できる やさしく学ぶExcel統計入門  難しいことはパソコンにまかせて 仕事で役立つデータ分析ができる本

¥1,980+税

品種名
書籍
発売日
2015/2/3
ページ数
240
サイズ
B5変形判
著者
羽山 博 著/できるシリーズ編集部 著
ISBN
9784844337317

統計の仕組みがきちんと理解できるから、 ビジネスで武器になるデータ分析ができる!

統計と聞いて「難しそう……。数学が苦手。」と敬遠しがちですが、複雑な数式はパソコンが計算してくれるので、覚える必要はありません。大切なのは、統計の仕組みや落とし穴を正しく理解することです。本書では、問題解決のために何をすべきか、どういう手法を利用して統計の結果を求めるかを豊富な図解とイラストを交え、丁寧に解説しています。「営業担当の訪問回数から売上金額を予測したい」「職業や性別による行動の特徴を分析したい」など、テーマに沿って問題を解決する方法を読み進めていけば、実務に統計の手法を生かせます!

「第1章 調査結果から顧客の特徴を把握しよう」
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詳細

著者からのメッセージ

 「統計」と一口に言っても、人によってイメージが違っているかもしれません。誤解を恐れずざっくりと分けると、少量のデータから全体を推し量る方法と、大量のデータの中から隠れた特徴を見つけ出す方法があります。この本では、どらちかというと前者の方法を説明します。一般に基礎的な統計学として位置付けられる領域で、一部のデータから平均や分散などを求め、全体の性質を推測する方法です。
 「ビジネスに活用したいんだけど、数学が苦手だから統計学はちょっと……」と敬遠していた人がいるかもしれませんが、心配は無用です。数式は登場しますが、基本的に小中学校で学んだ四則演算だけでほとんどの計算ができます。しかも、実際の計算はExcelが代わりにやってくれます。そういう面倒な部分はコンピューターに任せることができるのです。
 重要なのは、統計学の考え方を理解することです。
 そのため、この本では、これまでの「できるシリーズ」の体裁にはなかった、会話やレシピなどの要素を紙面に盛り込み、着目すべき点や考え方、手法の適用場面、意外な落とし穴などを強調しています。この本を読んで、統計学をより身近に感じるとともに、ビジネスなどでの利用に手応えを感じていただけるようになれば幸いです。(まえがきから一部抜粋)

著者プロフィール

羽山 博(はやま ひろし)

京都大学文学部哲学科(心理学専攻)卒業後、NECでユーザー教育や社内SE教育を担当したのち、ライターとして独立。ソフトウェアの基本からプログラミング、認知科学、統計学まで幅広く執筆。読者の側に立った分かりやすい表現を心がけている。2006年に東京大学大学院学際情報学府博士課程を単位取得後退学。現在、有限会社ローグ・インターナショナル代表取締役、日本大学、青山学院大学、お茶の水女子大学講師。
著書に『できるポケット Excel関数全事典 2013/2010/2007対応』(共著)、『できる逆引きExcel関数を極める勝ちワザ 740 2013/2010/2007/2003対応』(共著)、『できる大事典 Windows 8 Windows 8/Windows 8 Pro/Windows 8 Enterprise対応』(共著)、『基礎Visual Basic 2012』『イラストでよくわかるAndroidアプリのつくり方』(以上、インプレス)、『Pages&Numbersで仕事。』『Keynoteでプレゼン。〔改訂版〕』(以上、BNN新社)、『マンガで学べる!統計解析』(ナツメ社)など。
最近の趣味は書道、絵画、ウクレレ、ジャグリング、献血。

ページイメージ

 

 

目次

まえがき
本書の読み方
登場人物の紹介
プロローグ

第1章 調査結果から顧客の特徴を把握しよう
1日目 収集したデータをどう扱う?
1 データの入力方法を知って集計や分析のしやすい表を作る
 1-1 アンケートをデータ化する「鉄板のルール」とは
 Column 作業の流れと頭の中で起こっていること
 1-2 売上伝票は「明細」と「頭書き」に注目!
 Column アンケート調査の落とし穴
2 全体の傾向や特徴を表にまとめて整理する
 2-1 意外に簡単! データ集計と整理の極意
 2-2 データを区切れば傾向が見える
 STEPUP データの変更に対応する表を作ろう
 STEPUP 一瞬にして度数分布表を作成するワザ!
3 集団の全体像と特徴を表すグラフを作成する
 3-1 データの個数や分布がひと目で分かるグラフを作る
 3-2 まずは集合縦棒グラフを作る
 3-3 ドラッグ操作でグラフから不要なデータを除外!
 STEPUP ボタン1つで系列が指定できる
 3-4 棒の間隔や色を変更してグラフを仕上げる
4 もっと簡単にダウンロード数をグラフ化する
 4-1 元のデータから直接ヒストグラムを作成できる!
 4-2 ダウンロード数を5個ずつの区切りでまとめよう
 4-3 性別によってデータに違いがあるかを比較してみよう
 STEPUP 男性と女性のデータを1つのグラフに表示しよう
この章のまとめ

第2章 商品に対する評価を掘り下げて調べてみよう
2日目 集団を代表する値って何のこと?
1 ライバル商品との評価の違いを調べる
 1-1 自社製品と他社製品の評価を比較しよう
 Column 印象操作に騙^だまされないために
 STEPUP 広いセル範囲をサクッと指定
 1-2 男性と女性で評価が違うかどうかを確認しよう
 1-3 平均値という信仰は捨てよう!
 Column 平均値の落とし穴
 1-4 平均値だけが代表値じゃない! 真ん中にある値を調べる「中央値」
 1-5 最もよく現れる値を調べる「最頻値」
 Column 配列から特定の要素を取り出すには
2 商品モニター調査の分布の形を見る
 2-1 分布の形で商品の評価を見てみよう
 2-2 できるサブレの好みには偏りがある?
 STEPUP セルの左上に三角形のマークが表示されたら
 2-3 できるサブレは評価の分かれる商品なのか?
 STEPUP 名前を使って引数を分かりやすくしよう
 STEPUP 正規分布って何?
3 商品モニター調査の分布のばらつきを見る
 3-1 分布のばらつきを数値で求めてみよう!
 3-2 分散や標準偏差はどう使い分けるの?
 Column Excel 2007以前と互換性のある関数を使うには
 STEPUP データベース関数を使って性別ごとに分散を求める
 3-3 そもそも分布のばらつきって何?
 3-4 関数を使わずに不偏分散を計算してみるとナルホド納得!
 3-5 どうして不偏分散を求めてみよう
 STEPUP ピボットテーブルでも分散や標準偏差が求められる
 STEPUP 平均値や分散の推定にある程度の幅を持たせるには
4 試験結果から集団内での位置を知る
 4-1 偏差値で本当の実力が分かる
この章のまとめ

第3章 売り上げに何が関係しているかを見極めよう
3日目 売り上げに影響する要因とは
1 店舗への訪問回数と売り上げの関係を調べる
 1-1 訪問回数と売上金額の関係を見える化してみよう
 1-2 相関関係=因果関係ではない
 1-3 訪問回数と売り上げってどれぐらい関係があるの?
 1-4 相関係数は自分で計算できる!
 STEPUP 見かけの数値にだまされないように
 Column 結果は何ケタまで表示すればいい?
2 お菓子の人気ランキングと売り上げの関係を調べる
 2-1 売上金額は人気ランキングを反映しているか
 Column 尺度のいろいろ
3 商品の売り上げを予測する
 3-1 営業担当の訪問回数から売上金額を予測できるか
 3-2 営業担当の訪問回数と経験から売り上げを予測してみよう
 3-3 似たような変数を使って予測しても意味がない!
この章のまとめ

第4章 他社商品との評価の差やばらつきの差を検証しよう
4日目 その差は本当に意味のある差なのか?
1 商品の評価に差があるかどうかを検証する
 1-1 モニター調査で得られた評価には本当に差があるのか?
 1-2 研修のテキストによって資格試験の成績は異なるか
 STEPUP 有意差の判定を記号で表してみよう
 1-3 一般の顧客と専門家によってデザインの評価は異なるか
 1-4 帰無仮説と対立仮説を理解して検定を使いこなそう
 1-5 差があるかどうかを判定するための基準とは?
 1-6 差があるかどうかを判定するための値をどうやって求めるの?
 1-7 中心極限定理はすべての基礎!
 Column 第一種の過誤と第二種の過誤
 1-8 平均値の差の検定を手作業でやってみよう
 1-9 母集団が正規分布していない場合の平均値の差の検定は?
 STEPUP 同順位がある場合のマン・ホイットニー検定
2 商品の評価のばらつきに違いがあるかどうかを検証する
 2-1 評価のばらつきの差も検定できる!
 2-2 分散が大きいか小さいかを検定したい
この章のまとめ

第5章 性別によって好みに違いがあるかどうかを調べてみよう
5日目 マーケティングやターゲティングに役立つ検定
1 性別によって好きなペットは異なるか
 1-1 性別とペットの好みをクロス集計表で確認しよう
 1-2 女性は猫好き、男性は犬好きって本当?
 STEPUP 一瞬で縦横の合計を求める!
 1-3 返品の回数は特定のパターンを持つのか?
 Column 離散分布と連続分布
2 店舗への訪問回数と売り上げの関係を検定する
 2-1 相関係数が大きいとホントに相関があると言っていいのか?
3 訪問回数と経験で売り上げが本当に説明できるのか
 3-1 その回帰直線はホントに役に立つ?
 3-2 予測に役立つ係数は訪問回数それとも年齢?
この章のまとめ

第6章 性別や職業による購入数の差を調べよう
6日目 「会社員」「学生」「無職」の平均値の差を検定する
1 職業によってお菓子の購入数が異なるかどうかを検証する
 1-1 3群以上の場合は平均値の差の検定が使えない?
 1-2 職業によって購入数に差があるか
 1-3 水準間と水準内の変動ってどういうこと?
 1-4 差があるのは会社員と学生? 学生と無職?
 STEPUP シェッフェの方法による多重比較とは
2 性別と職業によってお菓子の購入数が異なるかどうかを検証する
 2-1 要因が2つある場合は二元配置の分散分析!
 2-2 分析する前にExcelのアドインを有効にしよう
 2-3 性別による平均値の差と職業による平均値の差を検定しよう
 2-4 交互作用っていったい何?
この章のまとめ

エピローグ
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用語集
関数INDEX
索引
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お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 26ページ 学君の吹き出しの会話
    • [誤]
      「4人以下」という条件で人数を数えるから、COUNTIF関数ですか?
    • [正]
      「ダウンロード数が4以下」という条件で人数を数えるから、COUNTIF関数ですか?
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 28ページ 入力例
    • [誤]
      =COUNTIFS($D$4:$D$103,">="&F4,$D$4:$D$103,"<="&H4)
    • [正]
      =COUNTIFS($D$4:$D$103,">="&F4,$D$4:$D$103,"<="&H4)
      上記数式の「&H4」の色をピンク色に修正
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 30ページ [入力例]の式
    • [誤]
      =FREQUENCY(D4:D103,H1:H11)
    • [正]
      =FREQUENCY(D4:D103,H4:H13)
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 46ページ コメント
    • [誤]
      性別ごとの違いを確認してみよう
    • [正]
      性別による違いを確認してみよう
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 105ページ [利用する関数]、[キーワード]
    • [誤]
      PEASON
    • [正]
      PEARSON
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 106ページ 綱島さんの会話
    • [誤]
      角度は0だから、
    • [正]
      角度は0度だから、
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 117ページ 本文4~7行目
    • [誤]
      y=93.65x+120.29
      (省略)
      y=93.65×16+120.29
      実際に計算してみると、yの値は1618.69となります。つまり16回訪問すると売上は1619万円ぐらいになると予測されるわけです。
    • [正]
      y=92.65x+120.29
      (省略)
      y=92.65×16+120.29
      実際に計算してみると、yの値は1602.69となります。つまり16回訪問すると売上は1603万円ぐらいになると予測されるわけです。
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 120ページ 解説(青コメント)/本文解説
    • [誤]
      回帰直線
    • [正]
      回帰式
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 141ページ 対立仮説の図解
  • 196ページ 手順3
    • [誤]
      ③セルL11に「=SUM(L9:L19)」と入力
    • [正]
      ③セルL11に「=SUM(L9:L10)」と入力
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 196ページ 操作3
    • [誤]
      セルL11に「=SUM(L9:L19)」と入力
    • [正]
      セルL11に「=SUM(L9:L10)」と入力
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 219ページ 「スタージェスの公式」用語説明
    • [誤]
      求めために
    • [正]
      求めるために
    • 【 第2刷にて修正 】

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