EXCELビジネス統計分析 ビジテク 2007/2003対応

1章　データ解析の極意　～4つのS～

1-1　統計を身に付けるとどう役立つの？
1-2　そもそもデータとは？　特性と変数の数で分析方法が変わる！
1-3　データ解析に重要な4つのSって？

2章　1変数：データの構造を探る　～統計の基礎～

2-1　データの真ん中って何？（1）─グラフでデータの特徴をつかむ
001　ヒストグラムを描く前の準備
002　ヒストグラムを描くには
　　　解説　ヒストグラムと層別の重要性
2-2　データの真ん中って何？（2）─数値でデータの特徴をつかむ
003　平均値、中央値、最頻値を求めよう
2-3　バラツキの指標って？　─分散と標準偏差を理解する
004　売上の変動を数値で捉えよう（分散と標準偏差）
　　　解説　分散と標準偏差のもう少し詳しい話
　　　解説　偶然は正規分布する！？
2-4　データの構造を知る　─総合デパートのツール、基本統計量を使う
005　基本統計量を使ってみよう
　　　解説　出力結果の解説

3章　2変数：データの関連性を探る　～相関と単回帰分析～

3-1　30代男性と栄養ドリンク売上数の関係は？　─相関分析を使う
006　散布図を描くには
007　2つのデータの関係性の強さを求めよう（1）（CORREL関数）
008　2つのデータの関係性を強さを求めよう（2）（分析ツール）
　　　解説　見せかけの相関に要注意！
3-2　最高気温30℃時のアイスコーヒー注文数を予測する　─単回帰分析を使う
009　予測に使う単回帰式を求めよう（1）（散布図）
010　予測に使う単回帰式を求めよう（2）（分析ツール）
011　アイスコーヒーの注文数を予測してみよう（1）（単回帰式）
012　アイスコーヒーの注文数を予測してみよう（2）（関数）

4章　3変数以上：データの関連性を探る　～多変量解析～

4-1　店舗の売上に影響を与えている原因を探れ！　─重回帰分析を使う
013　売上に影響を与えている要因を探そう（要因分析）
　　　解説　回帰分析の出力結果から重回帰式が求められる
014　初台店の売上を予測してみよう（予測分析）
015　さらに精度が高い方法で予測するには（変数減少法）
016　駅から距離が遠いほど高いマンション価格？（多重共線性）
4-2　ヒットするコンビニ弁当を開発せよ！　─コンジョイント分析を使う
　　　解説　効率的な調査票を作ろう
　　　解説　調査結果を分析可能な表に変換する
017　女性に好まれるお弁当の要因を探そう（絶対的分析）
018　売れるお弁当の組み合わせを探そう（相対的分析）
　　　解説　直交表ってどんな性質を持っているの？
4-3　缶コーヒーをどう陳列したら効果的？　─主成分分析を使う
019　同じモノサシで「コク、香り、酸味」を評価する（データの基準化）
　　　解説　「データを基準化する」とは？
020　変数間の関連性を見てみよう
021　「コク、香り、酸味」から総合評価を求める（固有値・固有ベクトル）
022　結果の解釈　～総合力1位の缶コーヒーは？

5章　差に意味があるのかを探る　～統計的仮説検定～

5-1　この差は偶然?　それとも意味がある?　─t検定
023　サンプルの母集団のバラツキは同じかを調べよう（F検定）
024　糖度に違いがあると言える？（等分散を仮定したt検定）
025　エリアごとの業績に違いはある？（等分散を仮定しないt検定）
026　販促の効果はあったのか？（対応のあるt検定）
5-2　サンドイッチの嗜好に性別は関係あるの？　─χ2検定を使う
027　男性は卵サンドよりカツサンドを好むと言える？（χ2検定）

付録1　仕事によく効く！分析ツール

Excel アドイン「UMIK 分析ツール」
UMIK 分析ツールをアドインする
［顔グラフ］違いの分かる顔とは！？
［カラーラベル付き散布図］かゆいところに手が届く便利ツール
［相関判定］本当に相関あり？
［外れ値検出］結果が出ない！と慌てる前に
［変数選択モデル］最適な回帰モデルをポン！と出す
［主成分分析］複数のデータを要約して理解する！
［双対尺度法］性質の近いものはより近くに、そうでないものはより遠くに！
［クラスター分析］距離を使って仲間分類！
［コンジョイント分析］ヒットする商品コンセプトを開発する！
［独立性の検定］本当に関連性があるかどうか！

付録2　参考書籍と用語解説

お勧めの参考書籍
統計の用語解説

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• 多変量解析プログラムのダウンロードについて

  多変量解析プログラム（UMIK分析ツール）の詳しいダウンロード方法については、本書177ページをご参照ください。