今回は、ある製品の倉庫別の在庫計画を行います。倉庫は3か所に存在し、配送地域は6つに分かれています。配送コストは倉庫と配送地域の組み合わせによって異なります。地域ごとの需要予測を満たす在庫数を各倉庫に分散させますが、倉庫によって在庫の上限数は決まっています。このような条件下で輸送コストを最小化する在庫数を求めるのが命題です。そこで、ソルバーを利用して、輸送費が最小になる倉庫ごとの在庫数を計画します。今回は、ある製品の顧客別の販売計画を行います。顧客との力関係によって、各々販売単価が異なります。顧客ごとに販売が可能な最大数量と、取引を継続するうえで最低限販売したい数量も存在します。生産できる製品数量の上限も存在する中で、売上を最大化したいというのが命題です。そこで、ソルバーを利用して、売上が最大になる顧客ごとの販売数量を計画します。商品を販売するための店舗の棚はスペースが限られていますので、より大きな売上や利益を確保するために限られたスペースの活用方法を考えることが重要です。今回は、ソルバーを利用して、売り場の利益が最大になる商品の配置(棚割)を計画します。前回の「Excelデータ分析講座~分析ツール編」で行った事業計画のように、一定の制約条件の中で、最適な値の組み合わせを求めることをプランニングと呼びます。このようなプランニングは、データ分析の一つの重要な分野です。Excelのソルバーは、このプランニングを行う際に威力を発揮するツールです。ピボットテーブルによるメルマガ効果分析~ピボットテーブル編ピボットテーブルの集計フィールド機能を利用すると、計算式を定義することで、元のデータにない値を作成し、分析対象の数値に含めることができます。今回は、集計フィールド機能を利用して、ECサイトが配信しているメールマガジンのレスポンス結果データからレスポンス率やコンバージョン率を計算し、メルマガ効果を分析します。前回の店舗分析では、集計値をさまざまな角度からグラフに表示して分析しました。今回は、これをさらに一歩進めて、複数のスライサーを利用して、注目すべきデータを複数の条件で絞り込んでいきます。例として、宿泊予約のデータを使用して、集客活動を集中すべき顧客層の宿泊日数と人数、予約チャネル、居住地といった属性を明らかにしていきます。ピボットテーブルによる店舗分析~ピボットテーブル編ピボットテーブルの特徴は、なんといってもさまざまな角度からの集計値を、簡単な操作で次々と切り替えて表示できることです。ピボットテーブルにピボットグラフを組み合わせれば、より視覚的にデータを分析し、傾向や問題点を見つけ出すことができます。今回は、ピボットテーブルとピボットグラフの組み合わせによる店舗分析の例を説明します。前回までの連載「Excelデータ分析講座~テーブル編」では、テーブル機能により初歩的なデータ分析操作を効率的に行えることを紹介しました。今回ご紹介するピボットテーブルは、テーブルに収められたデータから集計を行い、結果をさまざまな角度から表やグラフで表示できる、より強力なデータ分析機能を持っています。メルマガ効果分析)を説明します。企業が持続的に成長するためには、新規事業を起こすことも必要ですが、既存事業のなかから成長性の高いものを見つけて、重点的に資源を配分していくことがたいへん重要です。今回は、企業内の複数の事業に関して、過去の売上高の推移データから成長性を分析し、どの事業が今後成長を見込めるのかを検討していきます。成長性の分析には、移動平均、CAGR、ファンチャートの3つの方法を使用します。在庫の効率性を分析する際に使用される代表的な指標に在庫回転率があります。在庫量の大きい製品については在庫回転率を定常的に監視して、不良在庫が発生しないようにしなければなりません。今回は、テーブル機能を利用して、最初に在庫回転率を計算します。次に、在庫量の大きい製品をランキング分析の一種であるABC分析を行い、定常的に在庫回転率を監視する必要のある製品を決定します。多数の営業担当者の営業成績から、いろいろな条件で表彰者を選抜する場合、条件に応じてデータを並べ替え、上位者を見つけ出す必要があります。これは、ランキングと呼ばれるごく初歩的なデータ分析の一つです。今回は、テーブル機能を利用したランキング分析を行い、営業担当者の成績データから表彰対象者を見つけ出します。2007から登場したテーブル機能は、データベースのようにデータを2次元の表として扱える機能です。フィルター、並び替え、集計といったごく基本的なデータ分析操作を効率よく行うことができます。これまで登場した「グラフ」や「統計関数」といった機能と併用することで高度な分析をより効率的に行うことができます。事業計画の目的は、企業がより多くの利益をあげるための施策と、その施策の結果を評価するために目標数字を決定することです。この事業計画の際に行われるデータ分析の中でもっとも基本的なものが損益分岐点分析です。今回は、損益分析点分析と分析ツールを利用した売上高シミュレーションを行い、損益分岐点比率を下げるための事業計画を検討していきます。今回は、飲食店のお客様に記入していただいたアンケートの結果を分析します。最初に平均値とレーダー・チャートによる分析を行い、次に分析ツールの「ヒストグラム」を利用した分析を行います。最後に分析ツールの「相関」を利用して「次回来店」につながるアンケート項目を絞り込み、リピート客を増やすために注力すべき施策を検討します。行った安全在庫の計算の他に、今回説明する需要予測があります。需要予測のやり方には多くの計算方法が存在しますが、今回は、もっとも理解しやすいと思われる移動平均を使用します。移動平均の計算は統計関数でも可能ですが、ここでは分析ツールの「移動平均」を利用します。押さえておくべき7つの原則254企業のデジタルシフトはIoT、5G、サブスクリプションが牽引。Links主要テーマから探すIT戦略/企画ITインフラセキュリティデータベースデータ活用システム構築システム運用モバイル活用クラウド活用ワークスタイル変革CRM/コラボレーション製品/サービス×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。パソコン「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。