EXCELによるデータ分析&活用法

担当講師 若田忠之
場所 株式会社データサイエンス研究所セミナールーム
〒102-0093 東京都千代田区平河町2-5-5 全国旅館会館B1F【GoogleMap
定員 15名
申込締切 開催前日もしくは定員に達した時点

セミナーの概要及び受講目標

 現在、ビッグデータに代表される数多くのデータを容易に入手可能となりました。しかし、このデータに対し、「データはたくさんあるが、どう扱うべきか?」と考えている方も多いのではないでしょうか。
 データを活用するためには、「データを分かり易くする」、具体的には、「分類(仕分け)」、「集約」、「可視化」が重要です。
・本コースでは、EXCELを用いてビジネスによく登場するデータを実践的に活用するための様々な方法について具体的に学び、各種データの特徴、目的に合わせた最適な活用が出来るようになること、及び、データに対する「分析的な視点」も合わせて習得することを目的とします。
 演習には受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。
(EXCEL2010、2013…インストール済みのPCをご持参ください。ご用意することも可能です。)

受講対象

・データ分析について初心者の方
・EXCELを用いてデータに合わせたプレゼンテーションに最適なグラフを作成したい方
・EXCELを用いた最適なデータ活用方法を習得したいと考えている方
 (特に数学の知識は必要ありません。)

受講費用

37,800円(税込)

学習内容

1.分析に関連するEXCELの操作方法
 データを分析、活用するために必要なExcelの基本的知識、操作方法について学びます。
データの並べ替えとフィルタリング、EXCEL関数の使用方法、効果的な表の作成法 等

2.基本統計量
 平均値、中央値、最頻値、合計、最大値、最小値、標準偏差などについて、各用語の意味と活用方法について学びます。例えば、おおよその中心を見たい場合によく「平均値」が用いられますが、データに「外れ値」と呼ばれる規格外(異常値)のデータが混在する場合には、実際の中心から少しずれてしまいます。そこで、外れ値に影響されにくい「中央値」、「最頻値」やデータのバラツキの程度を示す「標準偏差」などを合わせて用いることにより、的確にデータの特徴をを見極めることができます。
 これらの値は、Excelの関数を用いて簡単に求めることができます。



代表的な基本統計量
平均値 データの重心を表す。一般的な使用頻度が最も高いことから端的でわかりやすい。しかし、外れ値に影響されやすい。
中央値 データ全体を大小の順に並べた中心の値。外れ値の影響は小さいが、平均値と比べると精密さに劣る。
最頻値 最も頻度が高い値、つまり最も多く出現する値。
合計値 データ全体の総和。総量の比較などに用いる。
最大値
最小値
最も大きな値と最も小さな値。両者を示すことによって、データの範囲がわかる。
標準偏差 データのバラツキを示す値。この値が小さいほどデータのバラツキが小さくなり、大きいほどバラツキが大きいことを示す。



3.データの可視化
 データを活用するためにはデータを可視化することが必須です。そのためのいろいろなグラフとその効果的な活用方法について学びます。
 円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、バブルチャート、レーダーチャート 等
 グラフには様々な種類がありますが、データに合わせた効果的グラフについて学びます。例えば、割合を示したい場合によく用いられるのは円グラフですが、複数の変数の割合を比較したい場合には100%積み上げ棒グラフのほうが優れています。どのようなポイントを示したいかにより用いるグラフは異なります。データに応じた最も効果的なグラフを選択することによりデータを把握することが可能となり、また、プレゼンテーション等にも有効に活用できます。




4.データの関係性の把握(相関分析と回帰分析)
 相関関係を可視化するグラフは散布図と呼ばれよく用いられます。また、相関関係の強さは相関係数で求まられます。例えば、イベント会場でアイスクリームを販売するとき、アイスクリームの売り上げには気温が関係しそうだと予想するとしましょう。その場合に、アイスクリームの売り上げと気温という2つの変数の関係性の強さを端的に表す数値が相関係数です。
 さらに、アイスクリームの売り上げを予想する場合、売り上げに影響を与えるのは気温だけではなく、来場者数も関係しそうです。この様に因果関係を明らかにする場合、気温と来場者数のデータからアイスクリームの売り上げを予測する場合に、回帰分析が用いられます。さらに、回帰分析では気温と来場者のどちらがより強く売り上げに影響するのかについて比較することも可能です。



<EXCELによる回帰分析例>
分析には、EXCELの「データ分析ツール」を使用します。



a)気温から売り上げを予測します。





気温から売り上げを予測するための式は下記のとおりです。

売り上げ = (24.227×気温) — 290.464




b)気温と来場者数から売り上げを予測します。



気温から売り上げを予測するための式は下記のとおりです。

売り上げ予測式(標準化回帰)

売り上げ = (0.554×気温) + (0.531×来場者数) + 0.000

上記の予測式から気温の影響の方が売り上げに大きな影響を与えることが分かります。



(セミナーの内容は、受講者の希望・理解度等により変更される場合があります)
セミナー終了後、希望される方には様々なご相談に応じます。
 

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