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ＥＥｘｃｅｌに入っている便利な分析ツールや統計手法を学び 研究する。具体的には、第１章では、意志決定及びモデリン グの考え方・位置付けについて研究する。意志決定ツール（ モデル）から何を得ることができ、何を自分で決めなくては ならないのかについて研究する。「平均的による分析」の限 界、データ分析とリスクとの関係についても研究する。第２ 章では、意思決定モデルについて紹介する前にＥｘｃｅｌを ベースとした基本的な分析機能や知識について研究する。意 思決定に必要な統計手法を研究する。第３章では、データ間 の関連の度合いを数値化することで様々な応用につなげるこ とを研究する。相関係数について考え方や使い方について研 究する。第４章では、分析・予測ツールとして代表的な回帰 分析についての考え方や使い方の研究。回帰分析を応用し活 用できることついて研究する。それぞれの章で、意思決定に 活用できるＥｘｃｅｌの機能や分析ツールを理解させるため の研究である。
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第第 1 章 意思決定論について 第第 2 章 データ分析のための基礎知識 第第 3 章 相関係数 第第 4 章 回帰分析（ Regression Analysis ）
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次の以下の問題で、どちらのケースが起きる可能性が高いかを 考える。 （ 1 ） 2006 年中に日本のどこかで 100 世帯に影響を及ぼす地震が 発生する。 （ 2 ） 2006 年中に北陸または三陸で 100 世帯に影響を及ぼす地震 が発生する。 ここの問題の結果では、（１）を選んだ人よりも（２）を選ん だ人のほうが多いのである。その理由は、自分自身にとって より鮮明にイメージできるまたはすぐにその光景が思いつき 易いほうが、起こる可能性が高いと感じてしまうというバイ アスが起こり得るため、と言われている。実際に上記の問題 は「可能性（確率）」を問われているので明らかに（１）は （２）の事象をカバーしており、理論的には（２）が起きる のであればその時は同時に（１）も必ず起きるはずである。 したがって正解は（１）という事が理解できるのである。
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あある会社の部署別の平均残業時間を多い順に並べ、どの 部署が残業過多であるかを図１．２にデータを用いて表 した。図１．３でヒストグラムで表した。
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私たち人が日常生活を送る中で、または ビジネスの業務の中で使われる意思決定 の手法には 1. 過去の経験 2. 勘 3. データ分析 の大きく分けて 3 つがある。そして、その 中のデータ分析の中で最もよく使われる データ分析の手法に平均をとるというも のがある。
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例例として株を 100 万円分買ったとき、 1 ヶ 月後の価格を完璧に予想することは難し い。例えば 110 万円になったり 95 万円にな る可能性がある。通常は値下がりする可 能性だけを指してリスクと表現するが、 ここでの「リスク」は 10 万円値上がりす ることも含めて将来の結果が振れる不確 実性を総称して「リスク」と表現する。
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現現在の世界では本当は欲しいが手に入ら ないものや、手に入ってもそのデータ量 （サンプルサイズ）には限界があること が多く、時間や入手の可否等の制約の中 （数、質両方の意味で）で限定された データを使わざるを得ないこともよくあ る。時間をかけてでもゼロからデータ収 集をすべきか、またはどのように正確且 つ効率的に必要なデータを集めるか専門 家に相談すべきか否かといった判断は人 間が最初にすべきアクションである。
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Excel 関数の使い方について
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ここの研究では、あくまで「データ分析にサポートされた意思決定」という 視点で様々なモデルを紹介した。また、Ｅｘｃｅｌという一般的なツール で行えるものに限定した。もちろん、紹介したもの以外にも意思決定に役 立つモデルは数多く存在し、必要なアプリケーションソフトを用いること で一層広がる。第１章の意思決定論では、意思決定及びモデリングの考え 方・位置付けについて説明した。一連の意思決定プロセスにおいて、意思 決定ツール（モデル）から何を得ることができ、何を自分で決めなくては ならないのかについて詳しく説明した。第２章のデータ分析のために基礎 知識ではＥｘｃｅｌをベースとした基本的な分析機能や知識について説明 した。第３章の相関係数では、データ間の関連（相関）の度合いを数値化 することで様々な応用につなげることを説明した。Ｅｘｃｅｌの機能を用 いることで、その度合いを非常に簡単に数値化することが可能で、どんな データ間にも応用することが可能であることも説明した。第４章の回帰分 析では、複数の変数から成るデータから変数間の関係式を導き出すことで、 様々な分析や将来予測等に用いることができることを説明した。最終的に、 一般的な実務にできるだけ活かせることをこの研究の目的の１つにおいて いるため、マーケティングやビジネスプラン策定、サプライチェーンと いった一般的なビジネス実務に近い応用例を紹介した。しかし、紹介した モデルは、その他の分野や一般的な日常生活においても応用範囲は無限に 広がっている。
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石村貞夫『分散分析のはなし』 東京図書、１９９２ 安部圭司『Ｅｘｃｅｌで学ぶ回帰分析』 ナツメ社、２００４ 熊谷直樹『Ｅｘｃｅｌで簡単にできる！販売データ分析』 かんき出版、２０ ０２ 涌井良幸・涌井貞美『Ｅｘｃｅｌで学ぶ統計解析』 ナツメ社、２００３ 柏木吉基『Ｅｘｃｅｌで学ぶ意思決定論』 オーム社、２００６ http://www.nsspirit-cashf.com/logical/kaiki_bunseki.html http://www.ipc.shimaneu.ac.jp/food/kobayasi/excel_soukankeisuu.html http://aoki2.si.gunmau.ac.jp/lecture/Regression/mreg/dummyvariable/dumm y.html http://home.a02.itscom.net/coffee/tako08.html http://www.weblio.jp/content/
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