本セミナーの狙い・手元にデータはあるけれど・・・どのように扱ったら???現在、ビッグデータに代表される数多くのデータを容易に入手可能となりました。このデータに対し、「データはたくさんあるが、どう扱うべきか?」と考えている方も多いのではないでしょうか。データを活用するためには「データを分かり易くする」ことが必要不可欠です。漠然としたデータに対して「統計学的な視点」をもってまとめていくことで効率のよい理解につながり、その結果を上手く活用することが出来ます。・本コースではEXCELを用いてビジネスによく登場するデータを実践的に活用するための様々な方法について具体的に学習します。1)各種データの特徴、目的に合わせた最適な活用が出来るようになること2)データに対する「分析的な視点」も合わせて習得することを目的とします。・演習には、EXCEL2016を用い、受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。PCはこちらでご用意致しますが、持ち込みも可能です。COUNTIF)」「ピポットテーブル」などの基本操作と、統計学的な使い方のポイントを解説します。(2)データの扱い方の基礎(基本統計量の算出方法と使い方)データの傾向を見る場合によく「平均」が使われますが、実は平均値は信用できないことがあります。そこで、本当に平均値がどれくらい信用できるかの目安として、データのバラツキの指標である標準偏差という数値を用います。平均値以外のデータの代表値である中央値なども合わせてみることでより的確にデータを解釈することが出来ます。これらの値は、Excelの関数を用いて簡単に求めることができます。(3)データの可視化(いろいろなグラフの効率的な使い方)データを活用するためにはデータを可視化することが必須です。そのためのいろいろなグラフとその効果的な活用方法について学びます。グラフには様々な種類がありますが、データに合わせた効果的グラフについて学びます。割合を示したい場合によく用いられるのは円グラフですが、複数の変数の割合を比較したい場合には100%積み上げ棒グラフのほうが優れています。どのようなポイントを示したいかにより用いるグラフは異なります。データに応じた最も効果的なグラフを選択することによりデータを把握することが可能となり、また、プレゼンテーション等にも有効に活用できます。(4)データ間の関係性を数値化し、予測式を作る(相関・回帰分析)相関係数や回帰分析は変数間の関係性を数値で示す方法です。イベント会場でアイスクリームを販売するとして、アイスの売り上げは気温が関係しそうだと予想するとしましょう。その場合にアイスの売り上げと気温という2つの変数の関係性の強さを端的に表す数値が相関係数です。アイスの売り上げを予想できたらいいですよね?その場合に気温だけでなく、会場にどれくらい人が訪れるかも関係しそうです。そこで、気温と来場者数の情報をもとにアイスの売り上げを予測する予測式を作るのが回帰分析です。回帰分析では気温と来場者のどちらの要素がより強く売り上げに関係するのかを比較することもできます。290.5予測精度(決定係数):70.4%(5)分析ツールExcelには「分析ツール」という機能があります。ここには様々な分析が登録されており、基本的にクリックするだけで結果が出力せることが出来ます。本セミナーでは分析ツールを用いた分析についても解説します。