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イントロダクション 偏差値は,集団やグループにおける観測値の格付け手法のひとつで,観測値の平均とばらつきから,1単位[1点,1円,1回,etc...]あたりのもつ相対的な重みを考慮する指標です。 偏差値に変換したデータの平均は50,標準偏差は10となります。母集団に正規性を仮定したとして,偏差値表からは次のようなことが分かります。 集団のある要素の偏差値が50よりも大きい場合,それは平均を超えるポジションにある。また50よりも小さい場合は,平均に満たないポジションにある。 集団のある要素の偏差値が60を超える,あるいは40を下回る場合,標準的なポジション(およそ70%の要素が該当する)との対比において,それを特異なポジションとみることもできる。 事務しごとにおいて偏差値表が役に立つのは,管理のしかたやあらたな施策を改善・検討するための判断の材料として,集団の中での個々の要素の相対的な位置を
ここでは,何らの属性情報をよりどころとして,データをいくつかのグループに分ける「層別」のための散布図づくりを進めます。グループの違いをマーカーの色、または形状で表現し、それらを1つのグラフに並存させつつ描画します。 以下,エクセルによる層別散布図の作り方です。ここでは一連の手続きを Excel 2016 で追っています。一部ボタンの配置や名称などが異なる箇所がありますが(この場合,可能であれば当該箇所に明記します),手続きそのものは,「永続ライセンス版」にいうところの Excel 2019, Excel 2013 あるいは Excel 2010,そして,「Office365版」の Excel (本頁更新時点のver.1905)でも基本的には同じです。
QC(Quality Control)など工学分野で用いられるパレート図は,一般に普遍的ないくつかのきまりごとをもっています。 ここでは,それら諸点を確保したうえで“作り方”を追っていきます。もっとも,そこには場所限定的なきまりごとを伴うことが常だとは思いますので,以下の内容に関しては,ときに端折り,ときに変更を加え,あるいは不足する部分を補いながら読みすすめてください。 なお,Excel 2013 から大きめのUI変更があったこと,そして機能面での向上が図られた部分があることから,パレート図の作成(QC ver.) with Excelで触れた手続きをこちらで若干見直したいと思います。ここでは一連の手続きを Excel 2016 で追っています。もっとも手続きそのものは「永続ライセンス版」にいうところの Excel 2019, Excel 2013,それから「Office365版」の E
イントロダクション ここでは1標本を対象とした検定を扱います。この検定では,ある比較値とある標本の平均との“差”が,統計的に意味のあるものなのかどうかを確認します。 具体的に,これは 帰無仮説と対立仮説を立てる 標本から検定統計量を求める 帰無仮説の下での結果の起きやすさ[確率]を求める 仮説を判定する といった手順でおこないます。 以下,Excelによる母平均の検定のすすめ方です(z検定とt検定)。ここでは一連の手続きを,「Office365版」 Excel (ver.1810)で追っています。この手続きは,「永続ライセンス版」にいうところの Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013 あるいは Excel 2010 でも変わりません。 タスクと元データ 母平均の検定について2つのタスクがあります。母集団については,ともに正規性を仮定しています。 'task A
イントロダクション スライス&ダイス分析は,データを切り出す(スライス),ないしはサイコロ(ダイス)を転がすようにして視点を変えるといった方法を組み合わせながらすすめるデータ分析の手法です。漠然としたデータのかたまりを分析の対象とするとき,ある程度の多面性・深度を視座に分析に取り組むことができます。 そうした特徴ゆえ,スライス&ダイス分析には決まった手続きがあるわけではありません。むしろ,総当たり的な手続きをとることにより“想定しない発見”を探索しうる点にこそ意義があると考えるべきでしょうか。その意味では,トライアル&エラーを前提とした手法と言えるところがあります。 もっとも,(エクセルのピボットテーブルを使用するとき)膨大なデータを対象とした総当たり的な手続きは,常識的にはむずかしいところもあるはずです。したがって,実際にはある程度のアテをつけた利用の仕方が不可欠ではあり,この点,経験に
イントロダクション クラス別管理や重点指向といった,既存リソースの管理効率の向上を目的とした場面で利用される手法です。この成果物となるABC分析表は,パレート図を作図する際の元表となります。 この分析では,累積の構成比(以下cpr)を基準に通常3つのクラス(セグメント)を作成します。実務におけるこのクラス分けの基準は,分析の主体において任意のものがあてられるのが常です。 たとえば,事務しごとでこの手法がチョイスされる背景には80:20の法則があるでしょうが,この点を鑑みれば, 「cpr≦80%をAクラス,それ以外をB・Cクラスで分かつ」といった基準がまずは想起されるところでしょうか。しかしそれが環境にフィットすることが約束はされないので,いろいろと検証を重ねた結果,たとえば 「cpr≦60%をAクラス,それ以外をB・Cクラスで分かつ」といった基準をあてた方がパフォーマンスがよかったなんてこ
イントロダクション 「ナイーブ(naïve)な予測」とは,次の1期の定量的な予測値を用意する必要に迫られたとき,直前の実測値をそのままスライドさせて“予測値”に充てる方法を指します。ここで扱う方法はその単純さを踏襲しつつも,「そのまま」ではなく指数平滑移動平均を使います。 念のため,ここにいう「ナイーブ」は,英語圏でいうネガティブなニュアンスを保持したものです。予測という行動にシャープな論理性を同伴させる目的では薄弱ですが,裏を返せば取っ掛かり易いシンプルなルールであるので,ユーザーが他にノウハウを所持していなければ,もっとも利用しやすい部類の方法と言えます。 ただ,ナイーブなアプローチをとるにしろ,いかんせんここで扱う売上のようなデータは,変動要素(スパンによっては季節変動, あるいは無作為な変動)を含むのが常であって,ときに許容しがたい誤差を抱えることがあります。単純な方法をとる以上「
Excel 2010 でピボットテーブル機能が強化されたことにより,ABC分析表の作成もより効率的に進められるようになりました。そこでこちらのページでは「ABC分析表の作成 with Excel」で紹介した手順を,あたらしいピボットテーブル機能にフィットするよう見直していこうと思います。 以下,ExcelによるABC分析表の作り方です。ここでは一連の手続きを Excel 2010 で追っています。一部ボタンの配置や名称などが異なる箇所がありますが(この場合,可能であれば当該箇所に明記します),手続きそのものは,「永続ライセンス版」にいうところの Excel 2019, Excel 2016, あるいは Excel 2013,そして,「Office365版」の Excel (本頁更新時点のver.1905)とも基本的には同じです。 元データ 元のデータです。未集計(クロス集計していない)の状
イントロダクション 「ナイーブ(naïve)な予測」とは,次の1期の定量的な予測値を用意する必要に迫られたとき,直前の実測値をそのままスライドさせて“予測値”に充てる方法を指します。ここで扱う方法はその単純さを踏襲しつつも,「そのまま」ではなく移動平均を使います。 念のため,ここにいう「ナイーブ」は,英語圏でいうネガティブなニュアンスを保持したものです。予測という行動にシャープな論理性を同伴させる目的では薄弱ですが,裏を返せば取っ掛かり易いシンプルなルールであるので,ユーザーが他にノウハウを所持していなければ,もっとも利用しやすい部類の方法と言えます。 ただ,ナイーブなアプローチをとるにしろ,いかんせんここで扱う売上のようなデータは,変動要素(スパンによっては季節変動, あるいは無作為な変動)を含むのが常であって,ときに許容しがたい誤差を抱えることがあります。単純な方法をとる以上「それも止
QC(Quality Control)など工学分野で用いられるパレート図は,一般に普遍的ないくつかのきまりごとをもっています。 ここでは,それら諸点を確保したうえで“作り方”を追っていきます。もっとも,そこには場所限定的なきまりごとを伴うことが常だとは思いますので,以下の内容に関しては,ときに端折り,ときに変更を加え,あるいは不足する部分を補いながら読みすすめてください。 以下,Excel 2010 を使ったストリクトな仕様からのパレート図の作り方です。 ※ Excel 2013 以降ないしは「Office365版」のExcelは,パレート図: 2013, 2016, 2019, Subscription版専用のページがあります。 元データ 元のデータです。リサーチサービス社の企業リサーチに関するここ1ヵ月のクレーム入電件数を項目別に集計し,降順で並べ替えたものです。 元表を準備する ここ
イントロダクション 相関分析のツール,散布図・相関係数を描画・計算します。変数どうし,互いの関係をビジュアルに表現するのが散布図で,定量的に表現するのが相関係数です。 相関係数($r$)は$-1$から$1$の範囲の値をとります。このとき,$-1\leqq r<0$の範囲を負の相関,$r=0$のものを無相関,$0<r\leqq 1$の範囲を正の相関と呼びます。 相関は,$r$が負であれば$-1$,正であれば $1$ に近づくほど強く,反対に $0$ に近づくほど弱いと判断します。このような相関の強弱について,相関分析に触れた書籍などでは,概して数段の階層的判断基準が併載されているのを見かけます。そういった絶対的な基準は目安としてユーザーの判断をたすけてくれますが,そもそも相関係数が順序尺度である以上,ユーザーの経験に照らして比較するなど時として相対的な見方をもって判断を補うことが望まれる場面
イントロダクション ABC分析表をソースとして得るパレート図です。要素の絶対件数を示す棒と,累積比率を示す線からなる複合グラフで,集中をみせる項目(重点項目)あるいはその他の項目(ロングテール)が何であるのかをシンプルに整理することができます。 ヒストグラムと同様,こちらもQC7つ道具の1つとして有名です。事務しごとにおいては,商品・顧客・営業担当者など複数の視点からの売上貢献度の判断や,限られたリソースを効率的に配分するための重点化政策,クレーム対応にみる問題の切り分け,さては在庫・備品管理に至るまで幅広い活用の場があります。 以下,Excelによるパレート図の作り方です。もっとも,パレート図を得るまでには「永続ライセンス版」にいうところのバージョン2010以降3つのアプローチがありますので,そのすべてを個々にとりあげます。 元データ これは,元のデータですよね。ABC分析表そのものです
イントロダクション ヒストグラムは,値の分布をつかむためのツールです。特定の集団・グループなどにおいて観測される値を,階級と呼ばれる区間ごとに振り分け要約して可視化します。 ものつくりの現場においては,ヒストグラムはQC7つ道具の1つとしてこれ以上ないほどにメジャーなツールです。ときに「誰しもが決して無縁ではいられない」といった修辞を付けても言い過ぎでないかもしれません。その有用性は事務しごとの現場でも変わることなく,たとえば金額・数量などに関する分析ツールとして利用できます。 Excelでヒストグラムを作成するとき,いくつかのアプローチを選択することができます。ただ,そのほとんどは,「度数分布表」を作成→グラフへ加工,といった大枠の流れに沿うものです。こちらでは,そのいくつかのアプローチの中から,とくに「分析ツール」と呼ばれるExcelのアドインを利用する方法をとりあげます。 またヒスト
イントロダクション 経済学のテキストではおなじみな感のあるローレンツ曲線とジニ係数は,所得分配の不平等さを計るための指標です。このような性質から,事務しごとでというよりも,行政組織や公益団体のレポートなどにおいて,いわゆる「所得格差」を検証するためのツールとして用いられているのをよく見かけます。 ローレンツ曲線は,横軸に累計の人数,縦軸に所得の累計からなるグラフにプロットされる(曲)線です。所得の小さな人から順番に積み上げるという決まりのもと,所得の累積値と人数の累積値との関連から(曲)線の特徴が定まっていきます。もっとも,すべての国民の所得のように人の数(つまり項目値)が膨大となる場合,一般的には全体をいくつかに等分した要約値が用いられることが多いです。 ジニ係数は,ローレンツ曲線から計算される値です。もし,すべての人がまったく同じ所得であると仮定すると,ローレンツ曲線は一定の傾きをもつ
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