試験公開中

このエントリーをはてなブックマークに追加

エクセルで学習するデータサイエンスの基礎 統計学演習15講

近代科学社Digital

2,860円 (2,600円+税)

本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。

【注意】本書のEPUB版は固定レイアウト型になっております。文字の大きさの変更や検索、引用などはお使いいただけません。画面の大きい端末でご利用ください。

関連サイト

本書の関連ページが用意されています。

内容紹介

本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめらています。「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。

書誌情報

  • 著者: 岡田 朋子
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2023-06-30)
  • 最終更新日: 2024-07-26
  • バージョン: 1.1.0
  • ページ数: 240ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社Digital

対象読者

データサイエンス,統計学,Excel,ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック,相関係数,回帰分析,データ分析,最適化,ヒストグラム,季節変動値,ピボットテーブル,関数,標準偏差,分散,標準化に興味がある人

著者について

岡田 朋子

名古屋工業大学非常勤講師,愛知教育大学非常勤講師を経て,現在,名古屋経済大学経営学部准教授,愛知学院大学非常勤講師.文系学生向けの統計学の講義を長年担当し,試行錯誤をくり返している.
著書にe-Learning教材「データサイエンスの基本 これから学び始めるみなさんへ」,日本データパシフィック(共著)がある.博士(数理学)(名古屋大学)

目次

第0章 準備

第0章で学習すること

  • 0.1 エクセルの計算式
  • 0.2 演習問題

第1章 平均値

  • 第1章で学習すること
  • 1.1 代表値
  • 1.2 平均値
  • 1.3 演習問題

第2章 中央値と最頻値

  • 第2章で学習すること
  • 2.1 中央値
  • 2.2 最頻値
  • 2.3 演習問題

第3章 トリム平均とレンジ

  • 第3章で学習すること
  • 3.1 トリム平均
  • 3.2 レンジ
  • 3.3 演習問題

第4章 分散と標準偏差

  • 第4章で学習すること
  • 4.1 分散
  • 4.2 標準偏差
  • 4.3 演習問題

第5章 データの標準化

  • 第5章で学習すること
  • 5.1 データの標準化
  • 5.2 演習問題

第6章 データの種類とグラフ

  • 第6章で学習すること
  • 6.1 データの種類
  • 6.2 折れ線グラフ,散布図,ピボットテーブル
  • 6.3 演習問題

第7章 相関係数と近似曲線

  • 第7章で学習すること
  • 7.1 相関係数
  • 7.2 近似曲線
  • 7.3 演習問題

第8章 回帰式と予測値

  • 第8章で学習すること
  • 8.1 回帰式
  • 8.2 演習問題

第9章 最適化

  • 第9章で学習すること
  • 9.1 利益
  • 9.2 最適化
  • 9.3 演習問題

第10章 移動平均と季節変動値

  • 第10章で学習すること
  • 10.1 変動要因
  • 10.2 移動平均
  • 10.3 季節変動値
  • 10.4 演習問題

第11章 季節調整

  • 第11章で学習すること
  • 11.1 季節調整
  • 11.2 演習問題

第12章 度数分布表とヒストグラム

  • 第12章で学習すること
  • 12.1 度数分布表
  • 12.2 ヒストグラム
  • 12.3 演習問題

第13章 集計

  • 第13章で学習すること
  • 13.1 集計
  • 13.2 演習問題

第14章 外れ値

  • 第14章で学習すること
  • 14.1 外れ値
  • 14.2 演習問題
Home 書籍一覧 エクセルで学習するデータサイエンスの基礎 統計学演習15講 ▲ ページトップへ戻る