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EXCELビジネス統計分析 第3版: 2016/2013/2010対応 単行本 – 2017/3/1
購入オプションとあわせ買い
--「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。
- 本の長さ279ページ
- 言語日本語
- 出版社翔泳社
- 発売日2017/3/1
- 寸法18.3 x 1.8 x 25.8 cm
- ISBN-104798148989
- ISBN-13978-4798148984
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商品の説明
出版社からのコメント
多変量解析プログラム「ビジネス統計」のダウンロードサイト
http://www.media-ch.com/download.html
登録情報
- 出版社 : 翔泳社 (2017/3/1)
- 発売日 : 2017/3/1
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 279ページ
- ISBN-10 : 4798148989
- ISBN-13 : 978-4798148984
- 寸法 : 18.3 x 1.8 x 25.8 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 94,888位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
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- - 426位オペレーションズ (本)
- - 2,626位電気・通信 (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
リーン・スタートアップに代表されるように最近のWEBサービスは、小さく産んで大きく育てるのが成功の秘訣といわれています。スピードよく開発サイクルをまわすためにも効果的な仮説検証はかかせません。効率良い枠組み検証するにはビジネス統計の知識が役に立つことが多々あります。分析のための分析ではなく、アクションに繋がる分析になるよう解析屋の末端として日々心がけております。
鹿児島県出身。慶應義塾大学経済学部卒。教育機関や社会福祉関係のWEBサービスを専門とした株式会社メディアチャンネル代表取締役。主著「Excel ビジネス統計分析」(翔泳社)、「Excelでできる かんたんデータマイニング」(同友館)、「見せる統計グラフ Excel2010/2007」(秀和システム)共著「Excelでかんたん統計分析」(オーム社)、「事例で学ぶテキストマイニング」(共立出版)。所属:言語処理学会、日本行動計量学会。
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
初めは、「統計を身につけるとどう役に経つの?」「データって何」など、基本的なところから進みます。
知っている箇所は読み飛ばしましたが、基本的な部分でも知らない部分もあり、知識を補充できました。
中盤以降は、「30代男性と栄養ドリンクの売り上げ数の関係は?」など、実際の事例をもとに、どのような分析手法を使って回答を導いていくかを学べます。
エクセルでここまでできるんだというのが素直な感想で、言うなれば、会社のデータ分析に詳しい先輩のやり方を見ながら、見よう見まねでマネしていく感じがしました。
終盤は「こういう手法もある」というカタログのようなものかなと理解しました。
これだけで完璧に理解するのは難しいと思いますが、具体的な案件を解く際に、こういうやり方もあるんだなと気づく素材としては有用だと思います。
最近話題になっている、機械学習についても触れてはありますが、これについてもより詳しいことを学ぶための基礎理解、位に考えるのがよいと思います。
あとは、巻末のお勧めの参考書籍が、この本ではうまく理解できなかった人向け、ステップアップする人向けという感じで場合分けされた状態で20冊くらい進められているので参考になります。
あとは、用語解説も、「なんとなく知ってたけどちゃんとは知らなかった単語」の意味を理解するために役立ちました。
これだけで全てを補うのは無理ですが、最初の一冊としては有用な内容だと思います。
本の後半では結構難しいことをエクセルで実施します。コンジョイント分析、主成分分析、ロジスティック回帰などです。分析業務をする人でもこれらをエクセルで実施するのは辛いです。そんな難しい内容を実施しているにも関わらず、本の前半では代表値(平均、中央値、最頻値)やヒストグラムの解説、作り方に20ページも割いていたりします。
読者は置いてけぼりです。他のレビューにも書いてあるとおり後半から突然難しくなりますが、これは読者が悪いのではなく本の企画が悪いです。
せっかくページ数を割いているヒストグラム作成方法も無駄な紙面が多いです。ヒストグラムの棒の数をデータ数50個の平方根の7本にする、と書いていますが、1万の2乗などデータ数が多数のビッグデータが来たらヒストグラムの棒を1万本書くのかと読者は感じます。平方根でヒストグラムの区間数を決めるなど無駄で惑わす情報は不要です。ヒストグラムの区間始まりが203.5などの中途半端な数値だったりとイライラする本です。
良い点もあります。
前述のロジスティック回帰などをエクセルで実施する方法などは学びたい人も多いと思います。
また、多重共線性の説明では相関の高い説明変数が2つ入っている場合で実際に重回帰の結果が正負反転するなどの誤った結果が出ることをデータを使って示してくれています。これはとても嬉しいです。
ただしここでも「おかしい結果が出た。相関をとったら説明変数2つの間で相関が高かった」でこの本は終えてしまっていて残念です。本来ならその後に「ではおかしい2変数のうちの一つを削って正しい重回帰の結果を出します」までやらないと業務では使えません。結局、この著者がやっているのは手法単発で遊んでいるだけで、分析目的を念頭に置きながら分析実施をしていると全く感じられません。
専門書を読み進めれば確かに知識は身に付きますが、”スキルに落とし込む事”や”スキルを使う感覚”は身につきませんし、初歩でいきなりPythonを覚えるのはきっとハードルが高いでしょう。
使い馴染みのあるExcelで「まずは手を動かしてみる」経験を積むのに打ってつけです。
データサイエンティストとして勤める知人もこの書籍を通読した経験があるようです。
もちろん、この書籍だけでデータ分析に必要なスキルセット全てが身につくわけではありません。良い通過点です。
内容は重くなく半日程度で終えられるのですが、実践的で分かりやすく非常にお勧めです。
(レベルは他愛ないものですが、)入社してすぐサッと手を動かせられることで評価にも繋がりました。
エクセルならみんな使い慣れてるから気軽に統計をできるのが嬉しい。
この本で書かれている内容をまず徹底的に行ってみて、なお足りないという時はRに手を出すとちょうどよいと思う。
私はこの本で必要十分でした。
実務に利用できるかも!、とイメージしやすいのもポイント。
実際に手を動かして理解するのがいいので、一通り読み終わったらエクセルを開いて演習するのがオススメです。