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EExcel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.

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2 EExcel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。

3 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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5 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。

6 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。

7 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。

8 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。

9 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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11  Excel 関数の使い方について

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13 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。

14 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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