EXCELビジネス統計分析: 2007/2003対応

著者 : 末吉正成 末吉美喜

• 翔泳社 (2009年11月1日発売)

感想・レビュー・書評

[つくもなすさんの感想 · 2021年3月5日]

・データ解析に重要な4つのS
①採集
　－データは適切に集める
　－データの入力、転記ミスはないか
②視覚化
　－数値データだけをみて判断しない
　－グラフ、ヒストグラム、パレート図、散布図
　－1)　極端に集団から外れたデータがないかどうか見て確認する（外れ値の検出）
　－2)　データ解析を行う前に、ある程度の仮説を立てる（自分なりの仮説を立ててから解析を行う癖をつける）
③層別
　－データをいろいろな角度から見る
　－男女別、年代別、月別、曜日別、天候別、工程別、季節別、国別、ランク別、材料タイプ別等
　－「データ作成者はこのリサーチで何を知りたいのか」「自分が解析者だったら、○○な分析手法を使おう」これを繰り返すことで問題解決能力は飛躍的に高まる
④相関
　－2種類のデータの関係性を見つける
　－年齢と年収、経済成長率と失業率、営業の訪問回数と受注金額等
　－「相関関係」と「因果関係」は別の概念
　－相関関係は、AとBのデータに何らかの関係があるかどうか
　－因果関係は、そこに原因と結果という関係性が必要
　－e.g. 「日本の少子化」と「現役世代の年金負担増」：高い相関がありそうだが、因果関係とは異なる（年金負担が増えるのは少子化が直接の問題ではなく、年金システムの問題だともいえる）
　－営業の訪問回数（原因）と受注金額（結果）は、因果関係も相関関係もありそう

＜関数＞
　「関数の挿入」→「関数の分類」→「統計」
　・AVERAGE (データ範囲A4:A33)　平均
　・VAR (A4:A33)　分散（2乗しているため単位（円、分等）を持たない
　・STDEV (A4:A33) 標準偏差（単位を持つ）
　・CORREL (範囲1、範囲2）　相関係数
　　－～0.3未満　ほぼ無相関
　　－0.3～0.5未満　非常に弱い相関
　　－0.5～0.7未満　相関がある
　　－0.7～0.9未満　強い相関
　　－0.9以上　非常に強い相関

＜コンジョイント分析＞　

[a0019447さんの感想 · 2014年5月11日]

＜メモ＞
・重回帰分析により、どの要素が売上に影響しているかを確認(現状分析)
・主成分分析により、自社製品と競合製品のポジショニングを確認。（現状分析）
・度の要因と選択肢を重視して新商品開発を行うべきかをコンジョイント分析により評価。
・データ解析に重要な４S
①【採集】データは適切に集める。データ入力、転記ミスはないか
②【視覚化】数値データだけをみて判断しない　グラフ、ヒストグラム、パレート図、散布図など
　極端に集団から外れたデータがないか。データ解析前に仮説は立てられているか
③【層別】データをいろんな角度からみよう。男女別、年代別、工程別、国別、ランク別、材料タイプ別など
切り口を変えると結論が変わることあり。
④【相関】2種類のデータの関係性を見つけよう。年齢都年収。経済成長率と失業率、訪問回数と受注金額など。
・ヒストグラムの区間数を求める際はサンプル数の平方根を用いることが多い。
・散布図がかけたら、外れ値を確認する。データ入力ミスでないか？再現性がない特殊ケースであれば、削除して計算。むやみに削除せず問題を確認する。などがある。
・回帰分析結果の読み方。回帰式の精度は寄与率で確認。重決定係数R2など。
・重回帰分析の意味①影響要因を探る要因分析
②重回帰式で予測値を求める予測分析
・結果の読み方。t値は説明変数の影響度を表す（cf係数は単位で変わってしまう。）
・多重共線性　同じ意味合いの変数が重複していると正しく分析できない。
・コンジョイント分析　最も影響力のある要因がわかる。最適な選択肢の組み合わせがわかる。
・データ作成時に重複する情報は削除の必要性あり
・重回帰分析では効いている要因だけを選択することをしたが、コンジョイント分析ではそれは行わずに解釈する。
・主成分分析　新しい軸をみつける分析手法
・絶対参照はF4ボタン。
・ｔ検定　差が優位であるかどうかを確認する方法。
標本間が独立しているか、また分散が等しいかによって扱い方が異なる。
変数に対応がない場合、分散に違いがあるか「F検定」で検証してからt検定を行う。

[K→Tさんの感想 · 2013年10月30日]

★わかる。使える。

[takahata762さんの感想 · 2013年6月30日]

久々に統計の本を図書館で借りて読んでみた。
主成分分析、コンジョイント分析、双対尺度法のツールが提供されているのがいい。
主成分分析やコンジョイント分析は、多変量解析を一度理解していれば、本書の解説で思い出すことができ、使えることもできると思う。

うちの会社では使いどころがないだろうけど、知識を広げるには読みやすく良い本だと思う。

手元に置きたくなった。

[bookfieldさんの感想 · 2012年10月4日]

ある程度の前提知識が必要。
自分の意図と内容が異なったため、途中で断念。

[dmuseさんの感想 · 2012年7月7日]

統計学を一度さらったことがある人向け。
でも、実務レベルというわけではない。
実務で活かしたことはないけど、理論は知っている人向け。

実際にビジネスにおける課題を、統計的に扱う時に
具体的にどう扱うかについて実例を交えながら解説した本。
実際に手を動かしながら学ぶことができます。

いわゆるハウツー本ではあるものの、
詳しい説明から逃げない姿勢もみられ、非常に好感触。
単回帰・重回帰も満遍なく解説。
重決定とは何か、ｔ値とは何か、といった話も
簡単だが逃げずに解説しています。

一方で、主成分分析の項目では
急に固有ベクトルの話になり、かつ、固有ベクトルの説明は殆ど無いので
これで主成分分析を理解するのは難しいかなあと思います。

積率母関数が～なんて話もないので
これで復習して、統計の専門書をリファレンスするってのは
アリかなあと思います。

[megromitさんの感想 · 2012年7月2日]

難しくて半分くらいしかわからなかった。わかれば仕事にすごく役立ちそうなのに、基礎がないため正確に使えないと思います。でもやってみたい。

[tetsushicrocopさんの感想 · 2012年1月3日]

豊島区図書館にアリ＞予約まだ

[yusukenariさんの感想 · 2011年10月14日]

統計の理論とエクセルでの実務が合わさった良書。勉強になった。

[tomoさんの感想 · 2011年2月8日]

いまさら、Excel、されど Excel.
学問的にきっちり学ぶべきだと思うので、もちろんこの本だけでは内容は薄いけど、サクっとレポートを仕上げるのに最適。
いわゆる How to 本です。
アドインが著者のHPから無料でダウンロードできるのでお得。

著者プロフィール

「2017年 『EXCELビジネス統計分析［ビジテク］ 第3版 2016/2013/2010対応』 で使われていた紹介文から引用しています。」