統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-295-01108-8
• タイトル: 統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識
• タイトルよみ: トウケイガク ノ キソ カラ マナブ エクセル データ ブンセキ ノ ゼンチシキ
• 著者・編者: 三好大悟 著; 堅田洋資 監修
• シリーズタイトル: できるビジネス
• 著者標目: 著者 ： 三好, 大悟 ミヨシ, ダイゴ ( 031348663 )典拠; 監修者 ： 堅田, 洋資 カタダ, ヨウスケ ( 001259594 )典拠
• 出版事項: 東京 : インプレス (出版)
• 出版年月日等: 2021.3
• 出版年（W3CDTF）: 2021
• 数量: 269p
• 大きさ: 21cm
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 表現種別: テキスト
• 機器種別: 機器不用
• キャリア種別: 冊子
• 件名標目: 経営情報--データ処理 ケイエイジョウホウ データショリ ( 00840413 )典拠; 表計算ソフトウェア ヒョウケイサン ソフトウェア ( 031565123 )典拠
• NDC10版: 336.17 : 経営管理
• NDLC: DH221
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 1800円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: DH221-M196
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 031305824; http://id.ndl.go.jp/bib/031305824
• 全国書誌番号: 23507275
• トーハンMARC番号: 34180647
• 目録規則: 日本目録規則2018年版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: 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、E...

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