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

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

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  • サイズ B5判/ページ数 280p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784798148984
  • NDC分類 417
  • Cコード C3055

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]