Ｅｘｃｅｌデータ分析 統計の基礎からデータマイニングまで （Ｉ／Ｏ ｂｏｏｋｓ）

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投稿者：工学社　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

日々の生活の中で、「今年は特に寒い年だ」「ここ数年、景気が悪い」など、過去の経験や情報をもとに何かを判断することがよくあります。「今年は寒い」などと日常の会話でいう場合は、勘などの主幹的な判断でよい場合が多いでしょうが、「株価の動向」や「競争馬の予想タイム」を考える場合など、勘などに頼った曖昧な予想ではなく、もっと客観的に判断したいこともあります。しかし、客観的に考えるといつでも、何百何千とあるデータをただ並べてみても、普通の人には何も分かりません。このように、何かの情報がたくさん集まったデータがあって、そのデータ集団についての性質を知りたいときに便利な道具が「統計学」です。統計学の手法を使うことで、「株価」や「テストの点数」など、バラツキのあるデータの集まりについて客観的な判断ができるようになります。
本書では、身近なデータを分析するときに便利な統計処理のうち、Excelで簡単にできる処理を中心に解説していきます。

■目次
1章 データの特徴を調べる〜基本的な統計処理〜
1.1 統計の基礎知識 統計についての概要と，統計を活用するための基礎知識
1.2 グラフを使ってデータを見る 数学を使わずに，データを分析する
1.3 データの具体的な分布を調べる 大量のデータを分析するための，準備作業
1.4 データの性質を説明する 大量のデータをうまく代表する値を求める
1.5 基本的なデータ処理 身の回りの情報を比較する，簡単な方法

2章 データの形を調べる〜いろいろな分析〜
2.1 最も基本的なデータの形 正規分布（ガウス分布）
2.2 t分布 データが少ないときに，正規分布の代わりに使う確率分布
2.3 二項分布 どちらか一方が起こるときの確率分布
2.4 ポアソン分布 めったにないことが起こったときの確率分布
2.5 カイ二乗分布 期待値とデータの差を表わす確率分布
2.6 F分布 理論値と実際の値の差を評価するのに使われる確率分布

3章 データの性質を調べる〜仮説の検定〜
3.1 検定の基本 性質を調べる手順
3.2 パラメトリック検定 正規分布する場合に使える検定法
3.3 ノンパラメトリック検定 正規分布以外でも使えう検定法

4章 データを解析して知識を得る〜データ解析〜
4.1 自己相関係数 現象の周期的な要素を分析する
4.2 移動平均 データを均して傾向を読み取る
4.3 クラスター分析 データをグループ分けする
4.4 株価分析 株価に隠された周期性や規則性を調べる
4.5 データマイニング 遺伝的アルゴリズムを使った原因の究明