Excelで学ぶデータサイエンス　基礎編・実践編

データ分析に必要となる統計の知識と、それを実務に活かすためのExcel 操作を学ぶならこの講座！

ウェブサービスの普及により大量かつ多種のデータが蓄積され、ビッグデータとして活用が盛んになりました。またIoTの進展によりさらに膨大なデータの蓄積が見込まれます。しかしデータはそのままでは単なる数値や文字列であるため、可視化や分析を経てはじめて特徴や意味を見出し、活用が可能になります。

本講座では、データに新たな価値を付加し革新的なサービスやビジネスの創出につながるデータサイエンスの初歩を、統計的手法を中心に学びます。ビッグデータの特性、データの可視化、分析前の処理、各種統計的手法を、身近なExcelを用いて実際にデータ処理を行いながら学習します。なお、PythonやRなどを使用したプログラミング、機械学習などは含みません。

1.基礎編

冒頭でデータに関する概観を述べた後，第1週から第3週にかけ，データ分析のプロセスの中では比較的脚光を浴びにくい，分析を行う下準備としての前処理並びにデータ理解について学習します。

第4週は，グラフを用いた可視化についてです。グラフの可視化は，分析前のデータ理解，分析後の分かり易い報告と，分析前後のどちらにも資するものです。

様々な手法を用いたデータ分析のメインパートについては第2分冊に譲りますが，第1分冊で学ぶのは，いずれもデータ分析全体のプロセスにおいては欠かすことの出来ないパートです。データ分析における一連のプロセスの全体像を意識しながら学習を進めて下さい。

2.実践編

データ分析のメインとなる手法を学びます。その核となるのが推測統計学ですが，まず第1週で，推測統計学の概要と，その基礎となる確率分布について学習した後，第2週で，推測統計学の中心となる推定・検定について学習します。

第3週は，回帰分析についてです。シンプルな単回帰分析に始まり，その応用としての重回帰分析までを学習します。これを身につければ，ある事象に影響を及ぼしている要素を特定したり，そうして特定した影響度を基にある事象の予測が出来るようになったりします。

最終週となる第4週は，データ分析実務の流れを紹介して，実務への臨戦態勢を整えて頂きます。最後に，データ分析に役立つExcel の便利な機能としてデータテーブル機能とゴールシーク機能について説明します。第1分冊同様，データ分析における一連のプロセスの全体像を意識するとともに，学習する知識を実務にどう活用出来るかを考えながら学習を進めて下さい。