Excelは財務分析やPOS分析、売上予測など多様なビジネス現場で活用されており、身近にある一番手っ取り早いデータ分析のツールとも言えます。
中でも近年はワークマンの「エクセル経営」に見られるように、データ分析やデータによる意思決定は、全ビジネスパーソンが身に付けたいスキルといっても過言ではありません。
とはいえ、Excelでできる統計・データ分析は多様で、何をどのような本で学習を始めてよいか迷っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?
そこで本記事では現役データサイエンティストとして日々データ分析に携わっている経験をもと、Excelでの統計やデータ分析を学習する際のおすすめの参考書を詳しく解説をしていきます。
監修者
經田 原弘
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修了。大学時代は3次元の医療データの平滑化処理を研究テーマとし、大学院時代はJAXAと協業し、月探査機かぐやの衛星データから、月面上の水の存否について調査していた。新卒では株式会社リクルートにてレコメンドシステムの開発等に従事し、現在は製造業系スタートアップにてデータサイエンティストとして勤務。応用情報技術者試験・E資格合格者。
Excelで統計学・データ分析を学習する参考書の選び方
Excelで統計学・データ分析を学べる本は非常に多く出版されています。
自分に適した参考書を見つけるために、「選び方」を確認しておきましょう。まずは参考書を選ぶ際に必ずチェックしておきたい「3つのポイント」をご紹介します。
- 自分のExcelスキルに合った参考書を選ぶ
- サンプルデータでデータ分析の活用場面と手法を掴める
- 外部ツールを活用したデータ分析の手法も学べる
ポイント①:自分のExcelスキルに合った参考書を選ぶ
ひとくちにデータ分析といってもグラフ化・SUM関数など簡単なものから、VBAを活用したデータ分析などの高度なものまであるので、参考書のレベルもさまざまです。
そのため、Excelでデータ分析を学ぶ際には、自身のExcelスキルに合った参考書を選ぶことが大切です。
自身のExcelスキルを判断するヒントとして、編集部ではExcelスキルを3段階に分けた表を作成しました。
Excelでできるデータ分析のレベルとスキルセット
レベル | できること |
---|---|
初級レベル | ・グラフの作成 ・SUM関数/IF関数/VLOOKUP関数など基本関数を活用してデータ分析を行う |
中級レベル | ・ピボットテーブルで「フィルター」「入れ子」などを活用して、1つのデータを多面的に分析できる ・重回帰分析やt検定を用いたデータ分析を行う ・パーセンタイルを求めることができる |
上級レベル | ・マクロやVBAを活用してデータ分析の自動化を行う ・AccessやBIツール、VBAなど外部ツールを活用してビックデータの分析や自動化ができる ・SQLなどのアドインを活用してデータマイニングを行う |
例えば、初学者でグラフや基本的な関数の活用で止まっている方は、統計手法を使った高度な分析の前にExcel操作に慣れるところから始めたほうが効率の良い学習になります。
あるいは各統計分析手法を覚えたその次は、データベースの扱いに慣れていくとデータ抽出やテーブル同士のJOINも自在にできるようになり、より大量のデータを扱えるようになります。
このように自身のExcelでの統計・データ分析レベルを確認しながら、ひとつひとつを正しい順番で段階的に学んでいくと学習効率がよくなることが期待できます。まずは上記表を参考に現在のExcelスキルを把握して、適切なレベルの参考書を選びましょう。
ポイント②:豊富なサンプルデータでデータ分析の活用場面と分析手法を掴める
2つ目のポイントは、サンプルデータで演習を積み、分析の活用場面や分析手法のイメージを掴める参考書を選ぶことです。
Excelのデータ分析を学習するとき、グラフや関数を見ただけではどんなプロセスを踏んでデータ分析が実行されているかわからず、あいまいな理解になりがちです。
そんな時は、例題が豊富かつ、サンプルデータが提供されているような本を選びましょう。
データ分析はt検定、カイ二乗検定、重回帰分析など、あらゆる型を覚えることで分析の引き出しが広くなっていきますので、ある種”100本ノック”のように「量をこなす」ことが求められます。
サンプルデータや例題があることで、どのようなデータのとき、どのような関数・ツールを使って、どのような分析するのかを問題演習を通じて学習することができます。
さらに、自身で手を動かして学習することで、理解している点・理解できていない点を判断することができ、自身の理解度を正しく測ることができます。
ポイント③:外部ツールを活用したデータ分析の手法も学べる
3つ目のポイントはExcelの分析ツール・関数だけでなく、外部ツールを活用したデータ分析の手法を学べる参考書を選ぶことです。
ポイント①の表で紹介した通り、上級レベルまでデータ分析を極めるには、Access・VBA・BIツールなど外部ツールの活用が不可欠です。
外部ツールを学ぶことで、データ分析を自動化したり、Excelでデータマイニングができるようになり、ビックデータの分析や効率的なデータ分析が可能になります。
そのため、Excelでのデータ分析を極めたい方は外部ツールの紹介もある参考書がおすすめといえます。
Excelで統計学・データ分析を学習するためのおすすめ参考書5選
ここからは編集部が厳選したExcelで統計学・データ分析を学べる良書を紹介していきます。
【おすすめ】ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う!Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本
本書はExcel初学者のレベルからパワークエリやVBAを活用できる上級者レベルまで、網羅的にExcelのデータ集計・分析のスキルをマスターできる良書です。
前半はCOUNTIF関数・VLOOKUP関数の使い方など初学者レベルにはじまり、後半はパワークエリを使用したデータ整形やVBAなど上級レベルの内容まで基礎から応用まで学ぶことができます。
さらに、各章末に演習問題もあるので、実際に手を動かしながらExcelでデータ集計・分析する方法を学ぶことができ、学んだ内容が定着しやすくなっています。
初級レベルから上級レベルまで、網羅的にデータ分析を学びたい方に非常におすすめです。
【おすすめ】統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識
「統計学の基礎からしっかり学ぶ」→「学んだことをExcelを使って実践する」という構成になっており、統計学の知識もExcelでのデータ分析の手法もどちらも1冊で学習することができます。
統計学の知識と実際のExcel操作を結びつけて学ぶことができますし、実際に学習内容をサンプルデータで演習できるので、理解が深まりやすい点が本書のメリットです。
学習内容はExcelの分析ツール・関数が中心になるので、中級レベルまでを網羅的にマスターすることができるので、データ分析初学者には非常におすすめです。
外部ツールも活用したデータ分析を行える上級レベルまでマスターしたいという方には下記3冊の参考書がおすすめです。
【おすすめ】やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書
実務でExcelを用いたデータ分析を行う際につまずきやすいポイントを抑えながら、統計学の重要項目を学習できるので、学んだ統計知識を実務に即座に活かすことができます。
たとえば、「相関関係」「重回帰分析」「検定」など実務のデータ分析でつまずきやすい項目を図やイラストを用いながら視覚的に理解しやすいように工夫して解説しています。
さらに、サンプルデータをダウンロードして、学んだ内容を実際にExcelを動かして確認できるので、理解度を測りながら学習を進めることができます。
データ分析で用いる統計学の基礎知識を網羅的に学習できるので、今後業務でExcelでのデータ分析を活用したいと考えている方には非常におすすめです。
【中級者向け】Excel & Access 連携実践ガイド ~仕事の現場で即使える[増補改訂版]
本書はExcelとAccessの連携・VBAの活用方法を学ぶことができるので、外部ツールを活用した上級レベルのデータ分析スキルを身に付けることができます。
ただ、Excelでのデータ分析スキルがあるという前提のもと本書は書かれているので、データ分析初学者は難しい内容かもしれません。
そのため、中級レベルのExcelスキルを有している方でAccess・VBAを活用した上級レベルのデータ分析を学びたい方に非常におすすめです。
【中級者向け】Excel で学ぶ 実践ビジネスデータ分析
t検定やカイ二乗検定など統計検定2〜3級程度の統計学の知識とそのExcel操作を結び付けて学習することができます。
さらに、ビジネスでのデータ分析の手法を中心に学べるため、学習内容をすぐに実務に活かすことができます。
ただ、本書は「ビジネス統計スペシャリスト」の上級レベルの対策本であるため、データ分析初学者が最初の1冊目として学習するにはハードルが高いでしょう。
中級レベルのExcel分析をマスターしているという方は本書でExcelのデータ分析のレベルアップを図りましょう。
まとめ
Excelで統計学・データ分析を学習する参考書の選び方のポイントやおすすめ参考書を紹介してきました。自分に合った参考書は見つかったでしょうか。
Excelでの統計学・データ分析の学習は実務ですぐに活用できるので、多くのビジネスパーソンとって非常に有益です。本記事が学習を始めるきっかけになれば幸いです。
データサイエンティストを目指す方は実務で活用する場面の多いPythonでのデータ分析を学習する方がメリットになるでしょう。
編集部ではPythonに関連する記事も公開しています。Pythonに興味のある方はぜひこちらの記事もご覧ください。
コメント