- 発売日：2025/07/19
- 出版社：日経ＢＰ
- ISBN：9784296208135
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商品説明
●データ分析＆活用の基礎がまるわかり！
●いつものExcelで簡単！ 数学が苦手でも大丈夫！
●すぐに使える分析＆見える化のワザが満載！
本書は、 Excel（エクセル）を使ったデータ分析の手法を身に付け、 ビジネスシーンでご活用いただくための入門書です。データそのものの作り方から、分析結果をわかりやすく伝える方法、分析結果を基に未来の予測を行う方法など、基本的な内容から段階的にスキルアップできるよう構成されています。
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが、急激に進化しています。そのため、データ分析の一部はAIが担うこともできるかもしれません。しかし、どのような分析を行うかをAIに指示するのは「人」です。また、分析のベースとなるデータそのものの収集や、AIが間違えたときの修正、そして分析結果を受けての最終判断。それらもすべて、「人」が行わなければいけません。そのためには、「人」もデータ分析のノウハウを正しく身に付けておく必要があります。
本書では、一般になじみの薄い統計学の基礎的な考え方を学びながら、日々の業務で使うExcelで具体的に活用する方法を身に付けます。分析に適した形式のデータを用意する際のポイントから、データの絞り込みや集計のコツ、わかりやすく可視化するテクニック、データを基に将来を予測する方法まで、Excelの機能をフル活用して、簡単・手軽に実現するノウハウを紹介します。難しいことはすべてExcelに任せればよいので、数学が苦手な人でも大丈夫です。
本書が、皆様の「データ分析」への正しい理解、そしてAI時代におけるビジネスパーソンとしての仕事力アップの一助となれば幸いです。
●いつものExcelで簡単！ 数学が苦手でも大丈夫！
●すぐに使える分析＆見える化のワザが満載！
本書は、 Excel（エクセル）を使ったデータ分析の手法を身に付け、 ビジネスシーンでご活用いただくための入門書です。データそのものの作り方から、分析結果をわかりやすく伝える方法、分析結果を基に未来の予測を行う方法など、基本的な内容から段階的にスキルアップできるよう構成されています。
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが、急激に進化しています。そのため、データ分析の一部はAIが担うこともできるかもしれません。しかし、どのような分析を行うかをAIに指示するのは「人」です。また、分析のベースとなるデータそのものの収集や、AIが間違えたときの修正、そして分析結果を受けての最終判断。それらもすべて、「人」が行わなければいけません。そのためには、「人」もデータ分析のノウハウを正しく身に付けておく必要があります。
本書では、一般になじみの薄い統計学の基礎的な考え方を学びながら、日々の業務で使うExcelで具体的に活用する方法を身に付けます。分析に適した形式のデータを用意する際のポイントから、データの絞り込みや集計のコツ、わかりやすく可視化するテクニック、データを基に将来を予測する方法まで、Excelの機能をフル活用して、簡単・手軽に実現するノウハウを紹介します。難しいことはすべてExcelに任せればよいので、数学が苦手な人でも大丈夫です。
本書が、皆様の「データ分析」への正しい理解、そしてAI時代におけるビジネスパーソンとしての仕事力アップの一助となれば幸いです。
目次
はじめに
Chapter01 データ分析の意味と概要（あなたにとっての価値を知る）
1 はじめに
2 あなたにとって「データ」が重要な理由
3 データ分析の手順を把握する
Chapter02 分析するデータの準備①（リストデータとデータ入力の基本）
1 リストデータの作り方
2 データ入力の基本ルール
Chapter03 分析するデータの準備②（データクレンジング）
1 CSVファイルを Excelファイルに変換する
2 データクレンジングでデータを整える
3 VLOOKUP関数でデータを補完する
Chapter04 データを集計する①（必要なデータの抽出と集計）
1 リストデータから必要なデータを抽出する
2 リストデータから条件を満たすデータの集計をする
Chapter05 データを集計する②（ピボットテーブル）
1 クロス集計とは
2 ピボットテーブルの基本
3 ピボットテーブルの活用
Chapter06 データを可視化する①（棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ）
1 棒グラフで「大小」を示す
2 折れ線グラフで「推移」を示す
3 円グラフで「割合」を示す
4 その他の知っておきたいグラフ
Chapter07 データを可視化する②（平均値・中央値・最頻値）
1 平均値でデータの「重心」をとらえる
2 中央値でデータの「真ん中」をとらえる
3 最頻値でデータの「一番多い姿」をとらえる
Chapter08 データを可視化する③（ヒストグラム・レンジと標準偏差）
1 ヒストグラムでデータの「山と分布」を示す
2 データのばらつきを把握する（レンジ・標準偏差）
Chapter09 データを使って予測をする①（相関関係を調べる）
1 データ予測の流れと相関関係
2 分析するデータを準備する
3 データから散布図を作成する
4 相関係数を使って相関関係を調べる
Chapter10 データを使って予測をする②（単回帰分析）
1 単回帰分析の基本
2 Excelを使った単回帰分析
3 単回帰分析の注意
索引
Chapter01 データ分析の意味と概要（あなたにとっての価値を知る）
1 はじめに
2 あなたにとって「データ」が重要な理由
3 データ分析の手順を把握する
Chapter02 分析するデータの準備①（リストデータとデータ入力の基本）
1 リストデータの作り方
2 データ入力の基本ルール
Chapter03 分析するデータの準備②（データクレンジング）
1 CSVファイルを Excelファイルに変換する
2 データクレンジングでデータを整える
3 VLOOKUP関数でデータを補完する
Chapter04 データを集計する①（必要なデータの抽出と集計）
1 リストデータから必要なデータを抽出する
2 リストデータから条件を満たすデータの集計をする
Chapter05 データを集計する②（ピボットテーブル）
1 クロス集計とは
2 ピボットテーブルの基本
3 ピボットテーブルの活用
Chapter06 データを可視化する①（棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ）
1 棒グラフで「大小」を示す
2 折れ線グラフで「推移」を示す
3 円グラフで「割合」を示す
4 その他の知っておきたいグラフ
Chapter07 データを可視化する②（平均値・中央値・最頻値）
1 平均値でデータの「重心」をとらえる
2 中央値でデータの「真ん中」をとらえる
3 最頻値でデータの「一番多い姿」をとらえる
Chapter08 データを可視化する③（ヒストグラム・レンジと標準偏差）
1 ヒストグラムでデータの「山と分布」を示す
2 データのばらつきを把握する（レンジ・標準偏差）
Chapter09 データを使って予測をする①（相関関係を調べる）
1 データ予測の流れと相関関係
2 分析するデータを準備する
3 データから散布図を作成する
4 相関係数を使って相関関係を調べる
Chapter10 データを使って予測をする②（単回帰分析）
1 単回帰分析の基本
2 Excelを使った単回帰分析
3 単回帰分析の注意
索引
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