データ分析というと、専門的な知識や高度なツールが必要なイメージがありますが、実は身近なソフトであるExcel（エクセル）でも様々なデータ分析が可能です。

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Excelは表計算ソフトとして広く使われており、多くの人が使い慣れていると思います。しかし、Excelにはデータ分析に役立つ機能や機能がたくさんあります。

この記事では、Excelでデータ分析を始めるための基礎知識と実践方法を紹介します。

Excelでデータ分析をするメリットとは

Excelでデータ分析をするメリットは以下のようなものがあります。

• 多くの人が持っているソフトであり、インストールや設定が不要
• 表形式のデータを扱うのに適しており、データの入力や編集が容易
• 関数やグラフなどの豊富な機能を備えており、簡単な操作で様々な計算や可視化ができる
• マクロやVBAというプログラミング言語を使って、自動化やカスタマイズができる

Excelでデータ分析をするために必要なこととは

Excelでデータ分析をするために必要なことは以下のようなものがあります。

• データ分析の目的や仮説を明確にする
• 分析対象のデータを整理する
• 適切な分析手法や機能を選択する
• 分析結果を解釈し、報告する

これらのプロセスについて、具体的に見ていきましょう。

データ分析の目的や仮説を明確にする

データ分析をする前に、何のためにどんなことを知りたいのかを明確にすることが重要です。データ分析の目的は、例えば以下のようなものが考えられます。

• 売上や利益などの業績指標を把握する
• 顧客や市場のニーズや傾向を探る
• 商品やサービスの改善点や新しいアイデアを見つける
• 問題や課題の原因や解決策を探る

目的に応じて、分析したいデータや項目、期間などを決めます。また、目的から導かれる仮説や予測も立てます。仮説は、例えば以下のようなものが考えられます。

• 売上は季節や曜日によって変動する
• 顧客満足度は商品価格や品質に影響される
• 新規顧客獲得率は広告効果や口コミに関係する
• 返品率は商品カテゴリーや配送方法によって異なる

仮説は、データ分析の方向性や評価基準を示すものです。仮説はデータ分析の過程で検証や修正を行います。

分析対象のデータを整理する

データ分析をするためには、分析対象のデータを整理することが必要です。データの整理とは、以下のような作業を行うことを指します。

• データの入手や取り込み
• データのクリーニングや加工
• データの集計や分類

データの入手や取り込みとは、分析に必要なデータを入手し、Excelに取り込むことです。データは、例えば以下のようなものが考えられます。

• 自社の売上や在庫などの業務データ
• 顧客や市場のアンケートや調査結果
• ウェブサイトやSNSなどのアクセスログや分析レポート
• 公開されている統計データやレポート

データは、テキストファイルやCSVファイル、データベースなど様々な形式で存在します。Excelでは、これらの形式のデータを取り込むことができます。取り込み方は、以下のようなものがあります。

• ファイルを開く
• ファイルをインポートする
• クエリを使ってデータベースに接続する
• ウェブからデータを取得する

データのクリーニングや加工とは、分析に不要なデータを削除したり、分析に適した形に変換したりすることです。クリーニングや加工の方法は、以下のようなものがあります。

• 空白や重複などの不正なデータを削除する
• 数値や日付などのデータ型を統一する
• 文字列や数式などの関数を使ってデータを編集する
• ピボットテーブルやフィルターなどの機能を使ってデータを抽出する

データの集計や分類とは、分析に必要な指標や項目を計算したり、グループ化したりすることです。集計や分類の方法は、以下のようなものがあります。

• SUMやAVERAGEなどの統計関数を使って合計や平均などを求める
• COUNTIFやSUMIFなどの条件付き関数を使って条件に合う値を求める
• VLOOKUPやINDEX+MATCHなどの参照関数を使って別シートや表から値を引き出す
• ピボットテーブルやサブトータルなどの機能を使ってデータを集計や分類する

適切な分析手法や機能を選択する

データが整理されたら、次に適切な分析手法や機能を選択します。分析手法や機能は、目的や仮説に応じて決めます。Excelでは、以下のような分析手法や機能があります。

• グラフ：棒グラフや折れ線グラフなどでデータの傾向や比較を視覚的に表現する
• 条件付き書式：色やアイコンなどでデータに規則性や特徴を付ける
• 分析ツール：相関分析や回帰分析など19種類もの高度な分析ができるアドイン機能
• データテーブル：一つや二つの変数を変化させて、結果の変化を表にする
• シナリオ管理：複数の仮定を設定して、結果の比較や最適な組み合わせを探す
• ゴールシーク：目標値にするために必要な値を逆算する
• ソルバー：制約条件のもとで最大化や最小化するための値を求める

これらの分析手法や機能は、Excelのメニューやリボンから選択できます。また、Excelにはデータ分析に役立つ様々なテンプレートも用意されています。テンプレートは、以下のようなものがあります。

• 売上分析レポート
• 予算管理表
• プロジェクト管理ダッシュボード
• SWOT分析表
• ペルソナ作成ツール

テンプレートは、Excelのファイルメニューから新規作成を選択し、テンプレートから探すか、検索ボックスにキーワードを入力して探すことができます。

分析結果を解釈し、報告する

データ分析を行ったら、最後に分析結果を解釈し、報告します。分析結果の解釈とは、以下のようなことを行うことを指します。

• 分析結果が目的や仮説と一致するかどうかを確認する
• 分析結果が意味することや背景や原因を考察する
• 分析結果から導かれる結論や提言をまとめる

分析結果の報告とは、以下のようなことを行うことを指します。

• 分析結果をわかりやすく伝えるためにグラフや表などで可視化する
• 分析結果の要点やポイントを強調するために見出しや箇条書きなどで整理する
• 分析結果の根拠や信頼性を示すために出典や参考文献などを明記する

Excelでは、以下のような機能が報告に役立ちます。

• ページレイアウト：印刷時の設定や見た目を調整する
• ヘッダーとフッター：ページ上部や下部にタイトルやページ番号などを挿入する
• スパークライン：セル内に小さなグラフを表示する
• スライサー：ピボットテーブルやグラフのフィルター操作を簡単にする
• タイムライン：ピボットテーブルやグラフの日付フィルター操作を簡単にする

まとめ

この記事では、Excelでデータ分析を始めるための基礎知識と実践方法を紹介しました。Excelはデータ分析に必要な機能や機能が豊富に揃っており、初心者でも簡単にデータ分析ができます。ぜひ、この記事を参考にして、Excelでデータ分析に挑戦してみてください。