ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト WEB模擬テスト
Excelで学ぶ 実践ビジネスデータ分析
第1章 分析データを理解する
第2章 1変量のデータのまとめ方 基本統計量（1）：データの視覚化
第3章 1変量のデータのまとめ方 基本統計量（2）：データのばらつき
第4章 2変量のデータのまとめ方
第5章 仮説検定（1）クロス集計からカイ二乗検定へ
第6章 仮説検定（2）平均値の比較からｔ検定・Ｆ検定へ
第7章 仮説検定（3）散布図から相関・回帰分析へ
第8章 仮説検定（4）質的変数を結果にした回帰分析
第9章 回帰分析の応用 原因系変数を2つ以上にした回帰分析
第10章 回帰分析の応用 ダミー変数の活用と時系列データの分析
「EXCEL分析ツール」入門講座
06:38 実用性の高い分析手法TOP５
07:15 ①基本統計量
10:20 ②移動平均
13:46 ③相関分析
17:04 ④回帰分析
20:45 ⑤分散分析
24:00 まとめ
明日誰かに話したくなる統計学【どっちがレア？ 編】
標準化： STANDARDIZE(値、平均、標準偏差)
その値以下の確率： NORM.S.DIST(標準化した値、関数形式)
その値以上の確率： 1-[その値以下の確率]
正規分布→標準正規分布
【エクセルで統計分析】購買に繋がる改善項目を見つける！（相関分析）
相関： CORREL（範囲1、範囲2）
【前編】分析ツールアドインを使ったt検定の使い分け（t検定、P値）
– t検定 両者の平均値を比べるもの。２つのものの比較で使う。
– 「t検定：1対の標本による…」 ←対応のあるデータ（例：施策前後でのデータの比較等）
– P値（Probability）
– 5％（0.05）以下なら仮定が間違っているとする
【後編】分析ツールアドインを使ったt検定の使い分け（F検定、t検定）
– t検定：対応のないデータ →F検定 分散等しいか否かで違う
– 「t検定：等分散を仮定した…」 ←分散等しい
– 「t検定：分散が等しくないと仮定した…」 ←分散等しくない
– F検定：2つのデータの分散が等しいかどうかを見る手法
– F検定 「P（F<=f）片側」を2倍する
0.05より大きい →分散の差は有意差とはいいきれない
0.05より小さい →分散の差は有意差と判断
-t検定「P（T<=t）両側」に注目
0.05より大きい →有意差ではない
0.05より小さい →有意差
– =F.TEST(配列1,配列2) →「P（F<=f）両側」が求められる
– =T.TEST(配列1,配列2,検定の指定,検定の種類)