概要

Excelのピボットテーブルからパワークエリまでを適材適所で使い分け、実務データ集計・分析を完結させる

想定読者

Excelを日常業務で使うが集計・分析が属人的な力技になっており、ピボットテーブルか関数のどちらかに偏りがちなビジネスパーソン。データ整形→集計→分析の一連フローを体系化したい中級者。

こんな人には向いていない

• Excelをほぼ使ったことがない完全初学者。本書はExcel基本操作の説明を最小限に留め、実務データを扱う前提で進む
• すでにPythonやRでデータ分析を自動化しており、Excelのワークフロー改善を求めていないエンジニア
• パワーピボットやパワークエリを既に本番運用している読者。当該章は導入レベルの説明にとどまるため物足りなさを感じる可能性がある

読了後にできるようになること

• ピボットテーブルと関数それぞれの得手不得手を理解し、集計ケースに応じて最適な機能を選択できる
• 実務で頻出する不整形データをパワークエリで前処理し、集計可能な状態に整形する手順を習得できる
• データの視覚化を起点にした分析アプローチ(問題点の発見→重点分析→関連性の強さの測定)を実践できる
• パワーピボットを用いてExcel単体ではさばきにくい大規模データの集計を実行できる
• 章末演習ファイルで手を動かし、業務で再現できるテンプレートとして知識を定着させられる
• 集計から分析まで一連のプロセスを仕組み化し、繰り返し作業を自動化する設計の考え方を身につけられる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 実践的な話の前に、最低限押さえておいて欲しい6つの基本 — 後続章で前提となるExcel設定や表構造のルールを確認する章。既存知識次第で読み飛ばし可
• 第 2 章 集計作業を高速で終わらせるためのテクニック — 実務直結度が高く、すぐに業務へ持ち帰れる速効性のある章
• 第 3 章 集計精度を格段に上げる『前処理』の作業 = データ整形を極める — 本書の独自性が最も高い章。現場データの不整形パターンへの対処法を体系的に学べる
• 第 4 章 集計元データの転記 & 表レイアウト変更のテクニック
• 第 5 章 データ分析は『データの視覚化』から — グラフ選択の判断軸を含む。分析初心者がスキップしがちだが読む価値が高い
• 第 6 章 データの『問題点』を発見し、重点的に分析する
• 第 7 章 データ間の『関連性の強さ』を分析する — 相関分析など統計的アプローチへの入口となる章
• 第 8 章 ビッグデータ時代の集計方法 — パワーピボット・パワークエリを扱う章。大量データへの対応が業務上の課題なら優先的に読む
• 第 9 章 更なる効率化はプロセス全体の仕組み化から始まる — 個別テクニックを組み合わせて繰り返し作業をゼロにする設計思想をまとめる最終章

ハイライト

• ピボットテーブルも関数も、パワーピボットもパワークエリも、ケースに応じて良いとこ取りで使い倒す。Excelを全方位的にフル活用する。それが、『Excelで行うデータ集計/分析』を極めるための近道(本書が単一機能の習得書ではなく、適材適所の使い分けを軸に据えている点が最もよく表れている一節)
• 実務では、綺麗なデータの方が少ないため、整形→集計という流れをきっちりと押さえないと、せっかくの集計テクニックが活かせない(前処理(データ整形)を独立した章として重視している理由が端的に述べられており、現場実務者の共感を得やすい箇所)

編集メモ

Qiita言及記事0件・likes合計0件。楽天ランキング情報も取得できず。数値シグナルが得られないため supplementary とする。ただし書誌情報の充実度と章構成の体系性から、Excel集計・分析という実務ニーズへの適合度は高い

読む前に押さえておきたいこと

• ExcelのSUM・VLOOKUP・COUNTIFなど基本関数を業務で使った経験
• ピボットテーブルを一度でも作成したことがある程度の操作経験
• 集計・分析したい実業務データが手元にある状態で読むと習得効率が上がる

学習のコツ

• 第1章は経験者なら斜め読みでよい。Excelのテーブル機能を日常的に使っていれば内容の大半は既知
• 第3章(データ整形)と第2章(高速集計)を先に読み、手元の実業務データで試してから残章を進めると定着が早い
• 第8章(ビッグデータ・パワーピボット)は独立した難度があるため、第2〜7章を一周した後で改めて取り組むと理解しやすい
• 各章末の演習ファイルはダウンロードして実際に操作することが前提。読み通すだけでは再現性が低く、手を動かす時間を必ず確保する