1億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする

著者 : 西内啓

• 日経BP (2014年3月20日発売)

作品紹介・あらすじ

さよならデータサイエンティスト!「最強」の統計家の課題解決フレームワークがこの1冊に。誰でも「価値ある答え」にたどり着くことができる。明日の仕事にすぐ役立つ、エクセルを使ったデータ解析実践書!

感想・レビュー・書評

[こさんの感想 · 2020年10月4日]

Excelにおいて統計解析を用いた分析の全体感を掴めるとても参考になった1冊。
ケースに準えて分析できるので自分が何を目指して（目標）目的変数を設定し、結果を得ようとしているのか、そのプロセス（仮説検証）の部分をしっかり自分で手を動かして学習できるので、分析結果にとても納得が行き、分析手法の定着が深まると思った。また何度か手を動かして通して行うつもりである。

[無さんの感想 · 2024年4月4日]

この人の本は性に合わない。概要がマクロすぎるし、一方で詳細はミクロすぎるのかもしれない。頭のいい人の書く文章、良くも悪くも。

[農田さんの感想 · 2022年5月4日]

求めていたのはこの本のような実用的な本だった。
とりあえず流し読みをしたが、とにかくモチベーションが上がった。データさえあればなんでも分析ができる、それを教えられた。全て Excelで分析ができる。Excelがあるのがなんて良い時代なのだと再認識させられた。
まさに実践書。これをやらずして統計は身につかない。

[もももさんの感想 · 2020年11月3日]

重回帰分析　p値0.15未満になるまで
Power queryデータの結合（vlookupつかうよりミスが少ない）

[ジマさんの感想 · 2019年4月17日]

20190417読了。

西内さんのシリーズの1冊。メルカリでレコメンドされて気になったので購入。

Excelを使って時系列分析を行うところまでをケーススタディ形式で説明してあってかなり広い層にリーチする内容。
機械学習とかできなくていいから分析できるようになりたいー！という人にはかなりお勧め出来る内容。

内容的にもペアプロならぬペア分析してる感じであり、ひっかかりポイントも触れてあってためになる。

[kameiabduljabbaさんの感想 · 2017年3月22日]

統計分析を避けて定性的分析入門逃げていたが、これなら定性的分析ができるような気がします。

[felisiさんの感想 · 2016年1月11日]

統計の２冊目として本書をとりました。エクセルによる一歩踏み込んだ統計の手法が書いてあることが魅力です。本書は統計解析を行うことが目的ですので、統計学の詳しい理論は割愛しているようです。統計嫌いでも粘り強く読めば理解は深まると思います。

[isseiabeさんの感想 · 2015年8月31日]

なかなか面白い切り口で、これまで漠然としか理解できていなかったことがすっきりと見えた部分もある。
SPSSやSASありきではなくExcelということで、かえってブラックボックス色が薄められているところがあると言えるのかも知れない。

[kazukiaiさんの感想 · 2015年5月24日]

* アウトカムの設定
- 可能な限り確実に最大化/最小化が利益につながる
- 変化させることがむずかしくない

* 解析単位はアウトカムに影響を与える違いを導く単位
- アウトカムをいくつかの解析単位で分解
- 最低でも解析単位は数十必要

* 使う手法は自動的に決まる
説明変数 - アウトカム(量的なデータ/質的なデータ)
- 量的，回帰分析，ロジスティック回帰
- 質的, 平均値の集計とt検定, 割合の集計とχ二乗検定
- 複数, 重回帰分析，ロジスティック回帰

* STEP
- オープンな問いで視野を広げ → アウトカムを設定 → 解析単位を決定 → 説明変数を洗い出し， → 解析手法決定

* case1
- アウトカム 過去3ヶ月の夜間帯総利用金額
- 解析単位は顧客
- 説明変数はアウトカム以外のすべての項目
- クロス集計，t検定，回帰分析を利用

* 回帰分析
- メニュー - オプション - アドイン - 分析ツールをアクティブ
- データ - データ分析 - 回帰分析

* 重回帰分析
- 質的な変数をダミー変数にする
- 重回帰分析の係数とクロス集計，散布図の結果が食い違うときは，他の説明変数が絡んでいるかもしれない
-- 条件別のクロス集計を行ってみる
- 足すと一定の値になるような説明変数は除外

* ピボットテーブル
- 売上履歴をスタッフ単位に集計するなどできる
- 合計地でなく割合にしてみるとよいことも

* Power BI(Business Intelligence)とSQL Serverでより簡単に解析，データマイニングやベイズ推定もある

* ベイズ推定
- Excelですっきりわかる ベイズ統計入門

* 時系列
- 自己回帰(AR: Autoregressive)
- 自己回帰和分移動平均(ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average)

[tedkawakitaさんの感想 · 2015年5月12日]

具体的なエクセルを活用した解析手法が丁寧に解説されています。間違いやすそうなポイントも示されているので、実際に行う際に参考となりそうです。

著者プロフィール

1981年、兵庫県生まれ。統計家。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社）、『1億人のための統計解析』（日経BP社）など。

「2017年 『ベストセラーコード』 で使われていた紹介文から引用しています。」