ビジテク ＥＸＣＥＬビジネス統計分析「ビジテク」―２０１６／２０１３／２０１０対応 （第３版）

内容説明

ビジネステクニック、略してビジテク。データを扱う場面で必須の“ビジネス統計学”の基本をまとめました。ビジネスシーンで求められる問題の解決には仮説の検証、データの正確な読み取りが重要です。統計を学ぶことは、情報を読み解く力を養うための第一歩です。数学の集合から、データの構造を読みとったり、予測を立てたり、仮説を検証したりできるようになって、さまざまな現場で役立ててください。

目次

１　データ解析の極意―４つのＳ
２　１変数：データの構造を探る―統計の基礎
３　２変数：データの関連性を探る―相関と単回帰分析
４　３変数以上：データの関連性を探る―多変量解析
５　差に意味があるのかを探る―統計的仮説検定
Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　仕事によく効く！分析ツール
Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　参考書籍と用語解説

著者等紹介

末吉正成［スエヨシマサナリ］
株式会社メディアチャンネル代表取締役。慶應義塾大学経済学部卒。道具としてのビジネス統計を使い「伝える」から「伝わる」コミュニケーションをモットーにＷｅｂコンサルテーションを行う。教育機関の募集広報から自治体のサービス最適化までサポート。言語処理学会、日本行動計量学会、品質工学会に所属

末吉美喜［スエヨシミキ］
株式会社メディアチャンネル所属。大阪市立大学大学院生活科学研究科博士後期課程単位取得退学。データマイニングの手法を人間工学の分野で活用中。データウェアハウスソフトの販促に従事していた経験を活かし、データマイニング・統計解析の企業コンサルタント、セミナー講師も担当（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

出版社内容情報

手元にあるデータを分析して明日の売れ行き予測する。ロジスティック分析で価値ある答えが導き出せる。ユーザーの行動、分析できますか？

--「資料請求なし・訪問30回」のユーザーが商品を購入する確率と購入の要因を求めよ



【対象読者】

ビジネスの現場で、Excelを利用した統計分析を行う担当者の方



【特徴】

本書は、データを扱う場面で必須となる「ビジネス統計分析」の基本を

まとめた書籍です。ビジネスシーンで求められる問題解決には、仮設の検証、

データの正確な読み取りが不可欠です。



本書では統計学の基礎も触れているので、統計学の基礎を学びながら、

データを読み解く力(具体的には仮設を立てたり、検証したりすること)が養えます。



第3版となる本書では、ビジネスの現場で最近利用されてきている

「ロジステック回帰分析」の手法も追加。モデルの選択、交互作用等、不十分な

箇所はまだまだありますが、意味がわからないまま、いきなりRで1行書く前に、

オッズ比、尤度、最尤法、log、ネイピア数e等の概念の理解にお役立てください。



また本書の刊行と同時にリニューアルしてリリースする多変量解析アドイン

「ビジネス統計」の導入部分と利用方法の事例を盛り込んでいます。



【読者特典】

多様な統計処理ができる多変量解析アドイン「ビジネス統計」を

著者サイト「メディアチャンネル」からダウンロード提供しています。



【目次】

第1章　データ解析の極意?4つのS?

第2章　1変数：データの構造を探る?統計の基礎?

第3章　2変数：データの関連性を探る?相関と単回帰分析?

第4章　3変数以上：データの関連性を探る?多変量解析?

第5章　差に意味があるのかを探る?統計的仮説検定?

Appendix 1　仕事によく効く！分析ツール

Appendix 2　参考書籍と用語解説



【著者紹介】

末吉 正成（すえよし・まさなり）

株式会社メディアチャンネル 代表取締役。慶應義塾大学経済学部卒。

道具としてのビジネス統計を使い「伝える」から「伝わる」コミュニケーションを

モットーにWEB コンサルテーションを行う。教育機関の募集広報から自治体の

サービス最適化までサポート。



末吉 美喜（すえよし・みき）

株式会社メディアチャンネル UXディレクター。大阪市立大学大学院生活科学研究科博士課程修了。

データマイニング・統計解析の企業コンサルタント、セミナー講師、大学非常勤講師（人間工学）

を経て現在は個人向けWEBコンサルテーションを行う。

第1章　データ解析の極意?4つのS?



　統計を身に付けるとどう役立つの？

　そもそもデータとは？

　データ解析に重要な4つのSって？



第2章　1変数：データの構造を探る?統計の基礎?



　データの真ん中って何？（1）─グラフでデータの特徴をつかむ

　データの真ん中って何？（2）─数値でデータの特徴をつかむ

　バラツキの指標って？─分散と標準偏差を理解する

　データの構造を知る─総合デパートのツール、基本統計量を使う



第3章　2変数：データの関連性を探る?相関と単回帰分析?



　30代男性と栄養ドリンク売上数の関係は？─相関分析を使う

　最高気温30℃時のアイスコーヒー注文数を予測する─単回帰分析を使う



第4章　3変数以上：データの関連性を探る?多変量解析?



　店舗の売上に影響を与えている原因を探れ！─重回帰分析を使う（1）

　新店舗の売上高を予測せよ！─重回帰分析を使う（2）

　本当に重回帰分析を行ってもよい？―多重共線性の問題

　ヒットするコンビニ弁当を開発せよ！─コンジョイント分析を使う

　売上以外で店舗を総合的に評価するには？─主成分分析

　「資料請求」なし、「訪問回数」30回のお客様は購入する？しない？2値の目的変数を扱う回帰分析―ロジステック回帰分析



第5章　差に意味があるのかを探る?統計的仮説検定?



　この差は偶然？それとも意味がある？─t検定

　サンドイッチの嗜好に性別は関係あるの？─χ? 検定を使う



Appendix 1　仕事によく効く！分析ツール

Appendix 2　参考書籍と用語解説

末吉 正成［スエヨシ マサナリ］

末吉 美喜［スエヨシ ミキ］