-知的資産の創造と有効活用-
ビジネス･スキル データ分析更新日 : 2009-05-25 |
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書籍情報 |
目次 |
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1 データ分析の基本を押さえよう 2 ピボットテーブルの基本操作を知ろう 3 ピボットテーブルを楽々使いこなそう 4 データ分析の手法と手順を覚えよう 5 グラフの読み方、使い方をマスター 6 一歩上を行くグラフ分析の実践テクニック 7 業務別データ分析の実践AtoZ |
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第1章 基礎編●データを読む それ、ほんとう? まず元データに当たる習慣をつけよう! 1 生データを入手する 2 データを図にする 3 専門外のデータはこうして読もう 第2章 中級編●データを読む 統計の基本を知って、正しく読もう 1 基本をおさえる 平均と分散 2 足したら出てくる 正規分布 3 一を聞いて十を知る 大数の法則 4 分けて考える べき分布 5 因果関係と間違えるな 相関 第3章 上級編 データを利用する 過去データから未来を予測する 1 未来を予測する 2 思考を錬磨する オープンコラボレーション 3 自力で考えることの最大の敵 |
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第1章 決算書を分析するための情報源 第2章 決算書分析の基礎知識 第3章 時系列分析の基本 NTTドコモの決算書を分析してみよう 第4章 競合他社分析の基本 NTTドコモ、au、ソフトバンクの決算書を比較する 第5章 ケーススタディ 有名企業の決算書分析 第6章 知的生産力を高める会計の使い方 |
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第1部 ビジネスインテリジェンスの時代 ビジネスインテリジェンスとは何か 競争とインテリジェンス 情報化時代のビジネス競争情報戦略 ほか 第2部 ナレッジマネジメントからナレッジサイエンスへ ビジネスインテリジェンスと危機管理―危機に際して企業はどう行動したか 環境問題と危機管理 BIとナレッジマネジメント ほか 第3部 ビジネスインテリジェンスとナレッジマネジメントのケーススタディ ビジネスインテリジェンスとその活用 小売業のビジネスインテリジェンス活用事例 戦史に見る作戦と戦闘における情報活動 |
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第1章 CI(シー・アイ)(競合インテリジェンス)とは何か 第2章「彼を知る」から「自分を知る」へ 第3章 シナリオ分析で未来を予想する 第4章 ビジネスの現場でCIを実践する 第5章 ケースで学ぶ:ビジネス最前線でのCI活用法 終 章 「インテリジェンス的に考える、そして生きる」ということ |
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Chapter 1 概要編1 今日から一人ひとりのビジネス力を強くする Chapter 2 概要編2 3つの手法で、仮説検証・仮説立案・実行計画立案を行う Chapter 3 ビジネスデータ分析 解説編 ビジネスデータ分析で、現場の仮説を検証する Chapter 4 ビジネスデータ分析 実践編 Excel 2007で、やってみようビジネスデータ分析 Chapter 5 ビジネスマイニング分析 解説編 ビジネスマイニング分析で隠れた関係や傾向を見える化 Chapter 6 ビジネスマイニング分析 実践編 Excel 2007で、やってみようビジネスマイニング分析 Chapter 7 ビジネスデータプランニング 解説編 ビジネスデータプランニングで実行計画を立案する Chapter 8 ビジネスデータプランニング 実践編 Excel 2007で、やってみようビジネスデータプランニング Appendix データマイニングアドインの利用方法 |
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第1章 エクセルピボットテーブルって何? 第2章 ピボットテーブルの基本操作を覚えよう 第3章 集計項目や集計方法を変更してみよう 第4章 目的のデータを表示してみよう 第5章 ピボットテーブルのデータを並べ替えてみよう 第6章 ピボットテーブルの書式を変更してみよう 第7章 ピボットグラフを活用しよう 第8章 その他の便利技 |
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第1章 初めてのピボットテーブル とにかくやってみよう―ピボットテーブルは簡単 これだけは知っておきたい前提知識 第2章 さまざまな集計表を作る 小計と総合計を求める クロス集計表を作る 必要な集計結果だけを表示する 集計の方法を変更する 第3章 ピボットテーブルの体裁を整える ピボットテーブルのデザインを一括して設定する セルの書式を個別に設定する ピボットテーブルを並べ替える ピボットテーブルの印刷設定を変える 第4章 ピボットグラフでデータを可視化する ピボットテーブルのデザインを一括して設定する グラフの種類を変更する グラフのレイアウトや表示内容を変更する グラフの書式を変更する 第5章 ピボットテーブルの設定と活用 |
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第一部 分析力を武器とする企業 第一章 データ分析で競争に勝つ 第二章 こんな企業が分析力を武器にしている 第三章 データ分析を業績に結びつける 第四章 社内へデータ分析を活用する 第五章 社外へ向けてデータ分析を活用する 第二部 分析力を組織力にする 第六章 分析力活用のためのロードマップと組織戦略 第七章 分析力を支える人材 第八章 分析力を支える技術 第九章 分析競争の未来 |
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第1章 ビジネスシーンで求められる「意思決定力」とは 第2章 「定量分析」を用いた意思決定はこうする 第4章 <ケーススタディ1>確実性が高い時の「定量分析による意思決定」 第3章 <ケーススタディ2>リスクがある時の「定量分析による意思決定」 第5章 <ケーススタディ3>不確実性な時の「定量分析による意思決定」 第6章 定量分析とビジネス数学力の関係 コラム ラプラスとハービッツはどんな人?・階層化意思決定法(AHP)とは・データマイニングとは・シナリオプランニングとは・フェルミ推定とは |
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まえがき 第1章 チャートの魔力をあなどるなかれ 第2章 図表が引き起こした大惨事 第3章 値を歪める―データに手を入れる 第4章 値を歪める―図表化によるだまし 第5章 値を歪める―データ項目と時間 第6章 軸を歪める―カテゴリーや時間 第7章 チャート全体を歪める 訳者あとがき |
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第1章 Excelでデータ処理を始めよう 第2章 Excelを簡易データベースとして利用しよう 第3章 Excelでデータを集計・処理しよう 第4章 データをグラフで表現しよう 第5章 Excelでデータ分析を始めよう 第6章 Excelで集団の特徴を推測してみよう 第7章 離散データから推測してみよう 第8章 連続データから推測してみよう 第9章 分散分析で質的な要因の効果を検証してみよう 第10章 回帰分析で量的なデータの予測をしてみよう |
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第1章 ビジネスデータの特徴をつかむ 第2章 統計解析の基礎 第3章 時系列データの分析 第4章 カテゴリータイプのデータ間の関係の強さを測る 第5章 数量タイプのデータ間の関係の強さを評価する 第6章 単回帰分析〜要因効果の大きさを評価する〜 第7章 2つ以上の要因変数の効果を測る 〜重回帰分析と数量化T類〜 第8章 重回帰分析を応用した顧客の判別 〜優良顧客の要因を探る〜 第9章 主成分分析〜総合指標の作成と情報の縮約〜 |
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CHAPTER-1 全体を見える化する「ピボットテーブル」 CHAPTER-2 マウスを使って簡単に集計する CHAPTER-3 効率的にデータを集計する CHAPTER-4 ピボットテーブルを使ってデータを分析する CHAPTER-5 データの真実をグラフで浮き彫りにする CHAPTER-6 ピボットテーブルの活用例 |
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第1章 ビジネスデータ分析を知る 第2章 分析するデータを準備する 第3章 売上データの分析をはじめる 第4章 グラフを使って売上データを分析する 第5章 地域や業種と売上の関係を分析する 第6章 製品の特徴を分析する 第7章 製品のマーケティング施策を分析する 第8章 広告媒体の効率性を分析する 第9章 アンケート結果から顧客満足度を分析する |
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１部 分析および戦略とコンペティティブインテリジェンスとの関係 １．戦略およびコンペティティブインテリジェンスプロセス ２．分析とその落とし穴 ３．ＦＡＲＯＵＴシステム ２部 戦略および競争分析テクニック セクション１ 戦略分析テクニック ４．ＢＣＧ成長率／市場シェアポートフォリオマトリックス ５．ＧＥビジネススクリーンマトリックス ６．業界分析 ７．戦略グループ分析 ８．ＳＷＯＴ分析 ９．価値連鎖分析 セクション２ 競争と顧客分析テクニック １０．ブラインドスポット分析 １１．競争相手分析 １２．顧客セグメンテーション分析 １３．顧客価値分析 １４．職務能力と経営資源分析 １５．マネジメントプロファイリング セクション３ 環境分析テクニック １６．イッシュー分析 １７．マクロ環境（ＳＴＥＥＰ）分析 １８．シナリオ分析 １９．ステークホルダ分析 セクション４ 発展分析テクニック ２０．経験曲線分析 ２１．成長ベクトル分析 ２２．特許分析 ２３．製品ライフサイクル分析 ２４．Ｓ曲線（技術ライフサイクル）分析 セクション５ 財務分析テクニック ２５．財務比率と財務諸表分析 ２６．戦略的資金プログラミング ２７．持続的成長率分析 |
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1 概要編―ひとりひとりが今日からはじめるビジネスデータ分析 2 操作編―ピボットテーブルの基本操作 3 分析編―データ分析は簡単で楽しい 4 グラフ編―グラフが見せるデータの真実 5 応用編―業務別データ分析の実践 6 データ連携編―データベースと連携した分析 7 活用編―企業全体の情報活用の進め方 |
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序章 分析とは何か 第1章 「大きさ」を考える 第2章 「分けて考える」 第3章 「比較して」考える 第4章 「変化/時系列」を考える 第5章 「バラツキ」を考える 第6章 「過程/プロセス」を考える 第7章 「ツリー」で考える 第8章 「不確定/あやふやなもの」を考える 第9章 「人の行動/ソフトの要素」を考える 終章 コンサルタント能力の全体像と分析の位置づけ |
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第1章 マーケティングの潮流 第2章 市場調査(マーケティングリサーチ) 第3章 データ分析の手法 第4章 販売予測 第5章 マーケティングデータの分析 第6章 図表・グラフによる分析(その効用と方法) 第7章 分析事例紹介 |
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序章 統計・データ分析の世界―こんなやさしいことも統計です 第1章 座標とグラフで何がわかるか 第2章 代表値―商品の価格を決定する 第3章 確率と正規分布―不良、欠品をなくす在庫計画をつくる 第4章 推定と検定―宣伝方法を決定する 第5章 相関と回帰分析―ビール売上増の要因をさぐる 第6章 バグの管理―エラーの数を把握する 第7章 実験計画法―効率的にアンケートをとる |
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統計の考え方とデータ 記述統計 確率と様々な理論分布 推測統計 仮説検定 標本抽出 2変量解析 多変量解析 実験計画法 需要予測 オペレーションズ・リサーチ 統計的品質管理とデータマイニング 統計グラフ 記号表現・数表 |
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Part1 いまさら聞けないデータ分析の基本 Part2 これだけ押さえよう！ データ分析の流れ Part3 逆引で実践！ 使える統計データ分析 Part4 知っておくと便利！ 統計の考えかたと用語 (詳細目次はこちら-秀和システムWebサイト-) |
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1章 はじめに標準偏差ありき(基礎統計) 2章 データの正規性をつかめ(正規母集団) 3章 対応するデータの関係を読みとる(相関) 4章 対応データから将来を予測する(回帰分析) 5章 データから推定する(区間推定) 6章 データにズレあり(仮説の推定) 7章 2組のデータを比較せよ(差の検定) 8章 複雑さを解析する(多変量解析) 9章 バラツキを科学する(分散分析) |
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第1章 ビジネスで役立つグラフ 第2章 平均値とアンケートで考える価格の決定 第3章 関係を見つける―相関と単回帰分析 第4章 最適な予測の考え方―時系列データの予測 第5章 販売促進のための方法―実験計画法 第6章 ヒットする商品を考える―コンジョイント分析入門 第7章 商品特性に合わせた在庫管理の考え方 第8章 ビジネスシーンで見るゲーム理論の基本 |
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第1章 ビジネスの意思決定を左右するデータ分析 第2章 統計解析の基礎 第3章 時系列データの分析 第4章 カテゴリータイプのデータ間の関係の強さを測定する 第5章 数量タイプのデータの間の関係の強さを評価する 第6章 単回帰分析―単一要因の効果の大きさを評価する 第7章 複数の要因変数の効果を同時に測る―重回帰分析と数量化1類 第8章 重回帰分析を応用した顧客の判別―購買客の要因を探る 第9章 主成分分析―総合指標の作成と情報の縮約 |
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序章 データの表現とグラフの効用 第1章 基本的なグラフ 第2章 分布を見るグラフ 第3章 関係を見るグラフ 第4章 集計表のグラフ 第5章 見やすさで選ぶグラフ 第6章 グラフ活用上の注意点 第7章 グラフ活用の実例 |
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第1章 グラフの作り方(基本編) 第2章 グラフ作成の目的と目的別のグラフ表現 第3章 グラフの作成法とその工夫 第4章 例題に学ぶグラフ表現 第5章 統計処理を伴うグラフ表現 第6章 ビジネスの問題解決のためのグラフの活用 第7章 よりよいグラフを作るために |
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第1章 データマイニング概論 ―データマイニングの考え方・基本的な機能を理解しよう データマイニングとは何か 統計解析とデータマイニングの関係性 ほか 第2章 活用シーン別データマイニングの使い方 ―どういう場面でデータマイニングが有効かを見てみよう 標的市場を明確にする―セグメンテーション 陳列、キャンペーンを改善して売上を伸ばす―リンク分析 ほか 第3章 データマイニングを成功させるポイント ―プロジェクトを立ち上げる前に押さえておきたいこと どんな企業がデータマイニングを有効活用できるか トップダウンのアプローチが不可欠 ほか 第4章 データマイニング・プロジェクトの進め方 ―6つのステップでプロジェクトをまわす プロジェクトの概要を理解する プロジェクトの期間を設定する ほか 第5章 データマイニングと未来予測手法を組み合わせる ―これまでのデータマイニングを超える! データマイニングに未来を予測する「感覚投入手法」を組み合わせる 未来を予測する6つの感覚投入手法 ほか |
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第1章 数を目に見える形に 第2章 位置を測る 第3章 広がりを測る 第4章 因果関係をさぐる 第5章 複雑な因果関係 第6章 変化を追跡する 第7章 グループを切断する |
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第1章 データマイニングとKDD 第2章 ニューラルネット 第3章 人工知能エンジン 第4章 自己組織化マップ 第5章 連関規則 終章 新しい旅立ち |
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第1章 統計的なものの見方 第2章 記述統計 第3章 種々の理論分布 第4章 推測統計 第5章 変数間の関係を探る 第6章 多変量解析 |
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1章 データの超整理法 データを表や図にする法 データの特性を示す数値 二つの変量の関係を知る法 2章 分布両道―二項分布と正規分布 気まぐれ変数を捕える法 気まぐれ変数のペア 二項分布の活用法 正規分布の活用法 3章 ゼロから学ぶ推測統計 サンプルの性格を見抜く法 小学生の身長を推測する法 新製品の寿命のバラツキを知る法法 4章 これでわかった!仮説検定 くじのウソをあばく法 母分散の異同を判定する法 メンデルの法則を検証する法 風が吹けばカラオケ屋が儲かる? |
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1 統計の初歩 2 さまざまな確率分布 3 母集団と標本 4 区間推定の方法 5 母数の仮説検定 6 適合度と独立性の検定 |
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序章 データ処理の基本―数値をさばく定石 第1章 実験式を作ろう―回帰式から実験式へ 第2章 周期性のある実験式を作る―トレンド解析の基本 第3章 相関の有無を判定する―手掛りは相関にあり 第4章 変数が3つ以上の相関と回帰―重回帰分析のはしり 第5章 効果を公認する―χ2検定と分散分析 第6章 1つの集団を評価する―推定と検定による査定 第7章 集団どうしを比較する―他の集団との差が公認できるか 第8章 データの構造を調べる―多変量解析のカタログ 付録 |
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1 平均とばらつき 2 正規分布にならないケースの例とその対処法:さまざまな確率分布 3 違いを判断する:分散分析 4 関係を見極める:相関分析 5 因果関係をとらえる:回帰分析と最小二乗法 6 たくさんの要因を一度に評価する:重回帰分析 |
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第１章 小説を読むようにおもしろく読む 第２章 行政の裸の姿を読みとる 第３章 お役所文書の裏を読みとる 第４章 「白書」を三面記事感覚で読む 第５章 “意外な数字”から“意外な情報”を見つける 第６章 統計データの数字のカラクリを見抜く 第７章 人の気づかない穴情報を活用する 第８章 生活情報として役立てる |
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巻頭インタビュー 家計調査の活用事例 人口・世帯に関する統計 家計に関する統計 社会生活に関する統計 就業・賃金に関する統計 福祉・医療に関する統計 産業に関する統計 企業活動に関する統計 マクロ経済に関する統計 |
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