統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識 改訂2版（できるビジネス）（インプレス） [電子書籍]

統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識 改訂2版（できるビジネス）（インプレス） の 商品概要

• さまざまなビジネス課題を数字で解決する手法、それが「データ分析」です。いまやビジネスパーソンのスキルアップに欠かせない「データ分析」のノウハウがしっかり身につくように、その基礎となる統計学から丁寧に説明しました。本書の特徴は大きく3つ。1つは数式を理解しなくても読めることです。統計学では数式を駆使して複雑な課題を解いていきますが、本書では数学が苦手な人でも読めるようにしてあります。もう1つは身近な題材を用いていること。商品価格と販売個数の関係といったイメージのつきやすい題材でデータ分析を学ぶことで、自分ごととして考えられるように工夫しました。そして3つめはExcel内で完結することです。多くのパソコンで利用できるツールで手を動かしながら実践できるため、自分の課題に応用しやすいのが特徴です。
  

• 目次

  表紙
  はじめに
  目次
  Chapter 1 データ分析の全体像を知ろう
  01 問いを立てることから始めよう
  02 データ分析の基本的なステップを知ろう
  03 データ活用の全体像を把握しよう
  04 Excelデータ分析のビジネス活用例
  05 Exce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
  01 平均値だけじゃない？ 基本統計量の出し方
  02 「平均値」を正しく理解する
  03 極端な数の影響を受けにくい「中央値」
  04 「分散」で平均値や中央値からわからない情報を得る
  05 データのばらつきを把握する「標準偏差」
  06 極端な値を探る「最大値」と「最小値」
  07 さまざまな基本統計量を一発で求める
  08 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
  01 何のためにデータを可視化するのか
  02 データ分布の形状を把握する「ヒストグラム」
  03 グループ同士を比較する「棒グラフ」
  04 行列型のデータの特徴を把握できる「ヒートマップ」
  05 2つの変数の関係を確認する「散布図」
  06 変数間での相関が一目瞭然「相関係数」
  07 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
  01 推計統計を学ぶ意義
  02 仮説検定とは何か？
  03 仮説検定の「2つの仮説」を理解する
  04 確率分布とは？
  05 中心極限定理とは？
  06 有意水準を設定する
  07 t値とp値を計算で導く
  08 Excelでp値を求めて仮説検定を結論づけよう
  09 「分析ツール」で2標本のt検定をしてみよう
  10 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
  01 欠損値の処理
  02 表記ゆれの処理
  03 「外れ値」や「異常値」の処理
  04 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
  01 売上の要因を導く回帰分析
  02 線形回帰分析によるモデル構築
  03 回帰分析を実行する
  04 よりよいモデルを作る。回帰診断によるモデル改善
  05 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
  01 どの変数を動かして何を最大化したいかを定量化する
  02 「ソルバー」で商品単価を最適化
  03 制約条件がある場合の最適化
  Chapter 8 AIが導いた答えをデータ分析手法で評価する
  01 AI・機械学習モデルの基礎
  02 教師あり学習モデルの種類と特徴
  03 モデルの精度評価の大切さ
  04 “数値”を予測するモデルの評価方法
  05 Yes / Noを判断するモデルの評価方法
  06 Excelで機械学習モデルを評価する
  索引
  著者略歴
  奥付
  

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