Excelを使用したケーススタディのデータ分析

統計分析は、裏付けのある意思決定を行い、将来の動向を予測するために不可欠です。このチュートリアルでは、Excelを使ってさまざまな統計手法を適用し、データに基づく洞察を得る方法を学びます。このオンラインコースでは、実際の問題を探求し、統計的スキルを向上させるのに役立つ3つの示唆に富んだケーススタディが紹介されます。

主な成果

• ポートフォリオ管理、自動車部品サプライヤー、バイオテクノロジーの包括的な3つのケーススタディ。
• 記述統計、回帰分析、仮説検定の適用。
• 分析をサポートするグラフィカルビジュアライゼーションとピボットテーブル。

ステップバイステップガイド

ケーススタディ概要

最初のステップでは、コースで取り上げられる3つの中心的なケーススタディについて概要を把握します。ポートフォリオ管理から始めて、自動車部品サプライヤーの分析と最後にバイオテクノロジーの分析が続きます。各ケーススタディは、実践的なコンテクストで必要な統計手法を適用するのに役立ちます。

ポートフォリオ管理における記述統計

最初のケーススタディでは、記述統計に焦点を当てます。ここでは、データの中心傾向や変動を理解するために平均や分散などの指標を計算する方法を学びます。データを計算や分析することで整理します。Excelは、統計情報を効率的に収集するための必要なツールを提供しています。

分析ツールとしてのピボットテーブル

Excelの重要な機能の1つであるピボットテーブルは、データの集計と分析をサポートします。このケーススタディの段階では、ピボットテーブルを使用してデータ内の関連性を把握する方法を学びます。データを簡単に再構築し、ピボット機能を使用してデータの異なる視点を視覚化できます。

相関計算とグラフィカルビジュアライゼーション

変数間の関係を定量化するために、相関計算を行います。Excelを使用すると、これらの相関関係を簡単に表示して重要な関連性を視覚的に理解できます。グラフは分析結果を解釈するのを簡単にします。

回帰分析の実施

このコースのもう1つの重要な部分は回帰分析です。複数の独立変数が従属変数にどのように影響するかを学びます。Excelリソースを使用して回帰係数を計算する方法も理解します。これらの分析は、データ内のパターンやトレンドを把握するのに役立ちます。

自動車部品サプライヤーセクターにおける時系列分析

第2のケーススタディでは、トレンドの分析に特に適した時系列分析に取り組みます。歴史的データを調査し、将来の動向を予測する方法を学びます。正確な予測を行うために誤差推定の質を定量化することが重要です。

バイオテクノロジーケーススタディにおける帰納統計

第3のケーススタディでは、帰納統計と特に仮説検定に焦点を当てます。複数の薬物の効果を分析し、仮説を検証するためにさまざまな統計テストを実施します。期待値、分散、正規性の合致テストに関するテストが重要です。

まとめ

Excelを使用した統計 - ケーススタディへの導入

このコースでは、実際のケーススタディを分析するために必要な基本的および高度な統計手法をExcelを使って教えます。学んだテクニックを活用することで、統計知識を拡大し、実践的に活用できます。ケーススタディでは、特定の産業における理論だけでなく、実践的なアプローチも提供されます。