Excelグラフで軸のマジック、その数値の表現は誤解をまねく
軸の最大値を共通にする このように両グラフを並べて見ると、東店と西店は両店とも毎日同程度の来客数があり、同じ傾向で推移しているように見える。しかしながら、縦軸の値をよく見てもらいたい。東店の最大値は「400」人、対する西店は「800」人で、東店の来客数の規模は、西店のほぼ半分レベルであることが分かる。 両グラフを適切に比較するには、軸の最大値を共通にする必要がある。もちろん「400」人で共通にすると西店のグラフが途中で切れてしまうため、東店の最大値を「800」人にする必要がある。 東店の縦軸の値をダブルクリックしてみよう。「軸の書式設定」作業ウィンドウが開く。「軸のオプション」→「軸のオプション」→「軸のオプション」の「境界値」に「最大値」がある。現在は「400.0」となっているが、これを「800」に書き換える。
まぜるな危険？事実と示唆データドリブン型プレゼン | “生活者データ・ドリブン”マーケティング通信
こんにちは、データシェフ横井です。突然ですが、みなさまプレゼンテーションはお得意ですか？私は常々四苦八苦しています。特に、データドリブン型のプレゼンでは。 (データドリブン型のプレゼンとは、自説の補強としてデータを引用するのではなく、データから言えることを基に考えを組み立て、ストーリーを紡ぐタイプのプレゼンとここでは定義します。例えるなら、事実から真犯人を言い当てる探偵の推理プレゼン） データドリブン型のプレゼン、様々な難所があります。例えば「自分の考えを覆すデータ」と対峙するタイミング。 自分の考えがデータで覆されることで、多方面への思考が一気に求められ、万力のような思考負荷がかかります。（しかも大抵〆切は目前。時間的圧力も上乗るミッションインポッシブルな展開に…） このようなケースが日常茶飯事のため、データドリブン型のプレゼンをまとめていく度にウンウン、ウンウン唸って、時たま泣きそうに
「相関関係」と「因果関係」の違いを理解すれば根拠のない通説にだまされなくなる！
慶應義塾大学環境情報学部卒業後、日本銀行、世界銀行、東北大学を経て現職。コロンビア大学公共政策大学院にてMPA（公共政策学修士号）、コロンビア大学で教育経済学のPh.D.取得。専門は教育経済学。著書にビジネス書大賞2016準大賞を受賞し、発行部数30万部を突破した『「学力」の経済学』（ディスカヴァー・トゥエンティワン）。 「原因と結果」の経済学 「テレビを見せると子どもの学力が下がる」と言われて、違和感を覚える人はほとんどいないでしょう。しかし、「テレビの視聴」と「学力」のあいだに「因果関係」があるかどうかは、慎重に考えなくてはなりません。実は、テレビを見ている時間が長くなると、学力は低くなるのではなく、逆に高くなることが示唆されています。2つのことがらの関係を確かめるこの「因果推論」の考えかたを、やさしく解説します。 バックナンバー一覧 「●●教育法によって、東京大学に合格！」 「■■を
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