トピックス  マガストアiOSアプリから購入ができなくなったユーザ様へお知らせ [2021年04月16日]
 購入前に目次をご確認ください

インプレス[コンピュータ・IT]ムック 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)

インプレス / 2021年03月12日 / 全271ページ

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。コロナ禍で先行きが見通せなくなった今、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。本書は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構成になっています。

目次

  • 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
  • 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

※このデジタル雑誌には目次に記載されているコンテンツが含まれています。それ以外のコンテンツは、本誌のコンテンツであっても含まれていません のでご注意ください。

※電子版では、紙の雑誌と内容が一部異なる場合や、掲載されないページがある場合があります。

 

電子書籍は初めての方へ。マガストアで一度購入すると、スマホでもタブレットでもPCでも閲覧できます。

電子書籍は初めての方へ

ジャンル別ランキング
「パソコン・モバイル」
2021年05月02日

総合ランキング
2021年05月02日

アプリダウンロード
はこちら

App Store でマガストアをダウンロード Android app on Google Play