概要

Excel でデータ分析の手法を網羅し、ビジネスシーン別に使いこなす

想定読者

Excel の基本操作は身についているが「言われた通りにしか分析できない」と感じているビジネスパーソン。集計・可視化・統計まで体系的に習得したい中級者。

こんな人には向いていない

• Python・R・BIツールを使った本格的な統計モデリングや機械学習を学びたいデータサイエンティスト志望者には内容が基礎的すぎる
• Excel の基本的なセル操作・関数の入力方法すら未習の完全初心者は、本書の前に入門書を一冊挟む方が効率的
• VBA によるマクロ自動化やアドインの活用を主目的とする読者は別途専門書を参照すべき

読了後にできるようになること

• SUM/AVERAGE 系からピボットテーブルまで、業務集計で即使える数式・機能を選んで組み合わせられる
• 売上・予算データをシーン別の分析フレーム(ABC分析・前年比・寄与度)に当てはめて処理できる
• 顧客データを RFM や購買パターンで可視化し、経営報告に使えるグラフを作成できる
• 市場データのケーススタディを通じ、仮説設定→集計→視覚化の分析サイクルを実践できる
• 外部データ(Web・CSV・API連携)を Excel に取り込み、定常更新業務に組み込む手順を習得できる
• 回帰分析・相関・移動平均など基礎統計手法を Excel のネイティブ機能で実行できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 知っておきたい集計の基本 — 関数・ピボットの基礎。既習者は確認程度に流してよい
• 第 2 章 売上目標や予算を集計する — 実務直結度が高い。前年比・達成率の算出パターンを押さえる
• 第 3 章 販売・注文データを分析する — ABC 分析・売れ筋把握など現場でよく求められるテクニックを網羅
• 第 4 章 顧客を分析する — RFM 分析や購買パターン整理。CRM 担当者に実用的
• 第 5 章 市場を分析する（ケーススタディ） — 仮説設定から可視化まで通しで学べる章。実務での使い方を掴むのに最適
• 第 6 章 分析に役立つ視覚化テクニック — フルカラー解説。グラフ種別の選定基準と見せ方のコツが中心
• 第 7 章 外部のデータと連携して分析する — Web スクレイピング・CSV 取込など定常業務を効率化する内容
• 第 8 章 高度な統計・分析に挑戦する — 回帰・相関・移動平均。統計の導入として確認するには十分な内容

ハイライト

• 「言われた通りにしか分析できない……」「データ活用のためのヒントがほしい！」そんな悩みも「引き出し」が増えれば、すぐに解決できます。(本書のコンセプトを端的に示す一節。分析スキルの停滞感を抱える読者が共感しやすい)
• ビジネスシーン別に解説しているので必要なテクニックから習得可能です。忙しいビジネスパーソンやテレワークのお供にもぴったりです。(目的別読み方が可能な構成であることを示す。辞書的に使える実用書という位置づけが伝わる)

編集メモ

Qiita 言及 0件 / Rakuten レビュー 2件のみ確認。外部シグナルが少なく supplementary 判定。ただし翔泳社刊・2020年12月発行で在庫継続中であり、Excel 分析の入口として参照価値は安定している

読む前に押さえておきたいこと

• Excel の基本的なセル操作・シート管理・ファイル保存ができること
• SUM や IF など初歩的な関数を自力で入力した経験があること
• ピボットテーブルを一度でも使ったことがあると第1章のキャッチアップが速い

学習のコツ

• 第5章のケーススタディは他章の技術を組み合わせて使う統合演習になっているため、第2〜4章を読んだ後に取り組むと定着率が上がる
• 第6章の視覚化パートはフルカラーのため電子書籍版で読むと図版の細部が確認しやすい
• 第8章の統計手法は分析ツールアドインの有効化が前提となるため、最初に設定を済ませてから読み進めると詰まりにくい
• 辞書的な使い方が想定された構成のため、業務で困ったシーンの章から引いて読む使い方も有効