EXCELビジネス統計分析 ［ビジテク］ 第2版 2013/2010/2007/2003対応

1　データ解析の極意　～ 4つのS ～

1-01 統計を身に付けるとどう役立つの？
1-02 そもそもデータとは？
1-03 データ解析に重要な4 つのS って？

2　1 変数：データの構造を探る　～統計の基礎～

2-01 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
2-02 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
2-03 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）
2-04 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

3　2 変数：データの関連性を探る　～相関と単回帰分析～

3-01 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の強さを求めよう（2）（分析ツール）
3-02 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　3 変数以上：データの関連性を探る　～多変量解析～

4-01 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（1）
　013 売上に影響を与えている要因を探そう（要因分析）
　014 要因の影響度をグラフに描く
4-02 新店舗の売上高を予測せよ！　─重回帰分析を使う（2）
　015 初台店の売上を予測してみよう（予測分析）
　016 さらに精度が高い方法で予測するには（変数減少法）
4-03 本当に重回帰分析を行ってもいい？　―多重共線性の問題
　017 駅から距離が遠いほど高いマンション価格？（多重共線性）
4-04 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
　018 女性に好まれるお弁当の要因を探そう（絶対的分析）
　019 売れるお弁当の組み合わせを探そう（相対的分析）
4-05 売上以外で店舗を総合的に評価するには？　─主成分分析
　020 同じモノサシで「品揃え、処理時間、レイアウト、清潔度、接客、クリーニング」を評価する（データの基準化）
　021 主成分を求めてデータを要約しよう
　022 採用する主成分を決めよう　―寄与率と累積寄与率
　023 軸の解釈　―各主成分は何を表わす？
　024 結果の解釈　―総合力1 位の店舗は？

5　差に意味があるのかを探る　～統計的仮説検定～

5-01 この差は偶然? それとも意味がある? ─ t 検定
　025 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）
　026 糖度に違いがあると言える？（等分散を仮定したt 検定）
　027 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）
　028 販促の効果はあったのか？　（対応のあるt 検定）
5-02 サンドイッチの嗜好に性別は関係あるの？ ─ χ² 検定を使う
　029 男性は卵サンドよりカツサンドを好むと言える？（χ² 検定）

Appendix 1　仕事によく効く！分析ツール

01 Excel アドイン「ビジネス統計」
02 「ビジネス統計」をアドインする
03 ［顔グラフ］違いの分かる顔とは!?
04 ［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
05 ［相関判定］本当に相関あり？
06 ［外れ値検出］結果が出ない！と慌てる前に
07 ［変数選択モデル］最適な回帰モデルをポン！と出す
08 ［主成分分析］複数のデータを要約して理解する！
09 ［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！
10 ［クラスター分析］距離を使って仲間分類！
11 ［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！
12 ［独立性の検定］本当に関連性があるかどうか！

Appendix 2　参考書籍と用語解説

01 お勧めの参考書籍
02 統計の用語解説

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