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統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識(できるビジネス)

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一生使えるビジネススキルが身につく!

■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。

発売日:2021-03-12

ページ数:273ページ

目次

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

著者プロフィール

  • 三好大悟(著者)

    慶應義塾大学理工学部を卒業。
    卒業後は株式会社データミックスにてデータサイエンティストとして、クライアントへの統計学や機械学習を用いたデータ分析・アルゴリズム開発を中心としたコンサルティングに従事。2020年7月からは株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、主に需要予測やラストワンマイル配送効率化などのAIプロジェクトを担当。その他、データサイエンスに関わる講師やアドバイザリ業務などにも携わる。

  • 堅田洋資(著者)

    一橋大学商学部を卒業。
    2013年7月より米国サンフランシスコ大学のデータ分析学修士コースへ留学。その後、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、白ヤギコーポレーションにてレコメンデーションアルゴリズム開発/コンサルティング/データサイエンス企業研修/スクール企画運営。2017年に株式会社データミックスを起業、代表取締役社長として、データサイエンティスト育成を中心事業に展開。

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