はじめまして、はるパパです。
さて本日は、
コチラの本をご紹介します。
仕事でよく使うExcel関数は何ですか?
データ分析やレポート作成で、
①~③を使う人は多いですね。
①SUM関数(合計)
②AVERAGE関数(平均)
③VLOOKUP関数(垂直検索)
たとえば、
①で数値を合計し、
②で平均を出すのはよく見かけます。
でも、
その平均値おかしくない?
って思う時があります。
プロ野球選手の平均年俸、
AとBのケースを考えてみます。
AもBも平均1億ですが、
Aは違和感ありますよね。
2億6500万のスター選手の年俸、
他2名の2軍選手と全然違います。
このように平均だけ見ると、
だまされてしまうこともあります。
A.1500万、2000万、2億6500万(平均1億)
B.9000万、1億、1億1000万(平均1億)
では、
どうすればいいでしょうか?
正確なデータ分析やレポート作成用に、
もっとExcel関数を覚えればいい。
でも、
Eccel関数は難しくて覚えにくい。
どんな時にどのような関数を使うのか?
よくわからない。
そんな方にオススメなのが、
コチラの本です。
仕事に活用できるExcel関数、
本書に数多く書かれています。
たとえば、
①~⑤のExcel関数も書かれています。
数学の授業で聞いたような気がしますが、
私は全然覚えてなかったです。
①幾何平均
②散布図/回帰分析
③ヒストグラム
④移動平均
⑤二項分布
プロ野球選手の平均年俸ですが、
平均よりも③の方がわかりやすいです。
データに大きなバラつきがある時は、
③で表すと視覚的に一発でわかる。
データ分析や資料作成で③を使う人、
あまりいないですよね。
もしあなたが③を使えば、
それだけで一目置かれるでしょう。
会社での評価は上がり、
昇進や給料アップにつながります。
Excel関数を使いこなすだけで、
その後の人生が変わります。
人生を変えるExcel関数を学ぶなら、
ぜひ本書をご覧ください。
それでは本書の感想・レビュー、
ブログで紹介します。
皆様の参考になれば幸いです。
目次
第1章:「割合」で目標を可視化する
第1章で参考になると思った箇所、
コチラです。
<P.37>
・率は「幾何平均」で考える
<2つの平均>
①相加平均(算術平均):全部足してその個数で割る
②相乗平均(幾何平均):バラバラな増加率を、毎回同じだけ「倍」されたと想定した場合に、その増加率はいくらになるか
平均と言えば、
①のイメージですよね。
本書の例を参考にすると、
コチラの平均給与額です。
AVERAGE関数は一般的なので、
仕事で使う人も多いですよね。
では、
給与増加率の平均は何%でしょうか?
このような増加率の平均を求める場合、
②を使います。
②はGEOMEAN関数を使いますが、
仕事で使う人をあまり見たことない。
赤字を求める関数、
↓の数式をぜひ参考にしてください。
ちなみに、
②を導くExcel関数、
本書には掲載されていませんでした。
もちろん私も知らなかったので、
ChatGPTに聞いてみました。
ChatGPTは丁寧に教えてくれるので、
Excel関数を覚えなくても大丈夫。
Excel関数がわからず困った場合は、
無料のChatGPT先生に聞きましょう。
②幾何平均を導くと、
将来の予測に役立ちます。
たとえば、
この先の予想給与額ですね。
②幾何平均の増加率ずつ、
給与が増加する場合の試算です。
6年目の金額は、
5年目の金額×幾何平均です。
この計算はいろいろな予測に活用でき、
試算のプロとして一目置かれますね。
いままでの計算式、
ぜひ参考にしてください。
第2章:「相関」が見えれば未来がわかる
第2章で参考になると思った箇所、
コチラです。
・回帰分析で販売数を予測する
<回帰分析とは>
・散布図の真ん中を通るような、「もっとも当てはまりのいい」直線を考えて分析する
<散布図とは>
・横軸と縦軸に相関を調べたい2つの項目を取り、各データを点で示すことで描くグラフ
本書の例をもとに説明します。
たとえば、
あるシーズンの最高気温と、
かき氷の販売数の関係を調べるとします。
Excelに最高気温と販売数を入力し、
選択します。
そして赤枠をクリックすれば、
散布図の出来上がりです。
散布図の点を右クリックすると、
「近似曲線の追加」が表示されます。
そこから線形近似を選択すると、
散布図に直線が引かれます。
これが回帰直線です。
さらに回帰直線をクリックすると、
「近似曲線の書式設定」が表示されます。
そこで、
「グラフに数式を表示する」を✓すると、
回帰直線の関数が表示されます。
Xに気温を入れると、
販売数が予測できるようになるのです。
これは仕事で使えますよね。
回帰分析で販売数を予測しました、
と報告したら間違いなく一目置かれます。
散布図と回帰直線は簡単なので、
ぜひお試しください。
第3章:「データ」を正しく読み解く
第3章で参考になると思った箇所、
コチラです。
・平均で見えないことを「ヒストグラム」で把握する
データに大きなバラツキがあると、
平均にだまされることがあります。
本書の例を借りると、
K社とO社の年収平均をご覧ください。
あまり差がないように見えますが、
実は大きな違いがあります。
K社は最大でも490万ですが、
O社の最大だと830万もあります。
平均は大差なくても、
O社の方が年収幅が大きいのです。
ヒストグラムで見ると、
両社のバラツキが一目瞭然です。
先ほどの表の横に、
年収幅の範囲ごとの件数を数えます。
少し面倒なExcel関数になってますが、
一度作れば他の行にコピペできます。
そこから棒グラフを作ると、
こうなります。
棒グラフ同士の間隔を詰めるには、
右クリックで「データ系列の書式」を選択。
要素の間隔=0%にして、
体裁を整えるとこうなります。
同様にO社のヒストグラムを作成すると、
こうなります。
年収のバラツキがよくわかりますよね。
平均と聞くと、
真ん中くらいのイメージがあります。
しかし、
データにバラツキが大きいと、
平均=真ん中とは限らないです。
平均を使うケース、
仕事で頻繁に発生すると思います。
その時、
データのバラツキが大きければ、
ヒストグラムで表す方が正確です。
数字のプロと一目置かれ、
あなたの評価は急上昇でしょう。
ぜひご活用ください。
第4章:直近のトレンドを読む
第4章で参考になると思った箇所、
コチラです。
・「移動平均」を使って予測する
時系列データを扱う場合、
変動要因が入りこんでいます。
その変動要因によって、
数字が大きく変動します。
この変動要因をなるべく排除し、
全体のトレンドを見る場合、
移動平均を使います。
たとえば、
7日平均とか25日平均とか、
投資家なら見たことありますよね。
試しに、
2024/4/1~2024/7/24の期間で、
日経平均のトレンドを見てみます。
期中さまざまなな要因で、
日経平均は変動しますよね。
全体のトレンドは、
どんな感じだったのでしょうか?
Excelで移動平均を作る場合、
まず日経平均のデータを集めます。
日経平均のデータは、
こちらのサイトでコピペしたものです。
H列に7日平均線の欄を作り、
AVERAGE関数を作ってコピペします。
そこから折れ線グラフを作ると、
こうなります。
6月中旬から上昇トレンドですが、
最近は下降気味なのがわかります。
25日平均と75日平均を追加すると、
こうなります。
7日平均よりなだらかになり、
変動要因がさらに除外されています。
投資家は移動平均から相場を読み、
株の売買をしています。
いまは下落相場ですので、
つい売りたくなるところです。
しかし、
安く買って高く売るのが投資の鉄則。
つまり、
下落相場は逆に買うべきなのです。
怖い時こそ安心の買い場。
コチラの本に書かれています。
ご興味あればぜひご覧ください。
第5章:日常に「統計学」を取り入れる
第5章で参考になると思った箇所、
コチラです。
・「二項分布」を使って成功確率の分布を見る
<二項分布とは>
・ある事象が何回か繰り返された時に、特定の結果が何回出るかを考える数学の概念
本書では、
以下の二項分布例が書かれています。
・1週間に15件訪問し、都度新サービスの提案をする
・新サービスを契約してもらえる確率は20%
・1週間(15回の訪問)で5件以上の契約が獲得できる確率を知りたい
まず、
成功回数と失敗回数を入力します。
次に、
COMBIN関数で組み合わせを数えます。
たとえば成功回数=1の場合、
訪問回数1~15のどこかで成功なので、
組み合わせは15通りですね。
最後に、
確率を計算します。
Excel関数はただの掛け算です。
たとえば赤字の場合、
③=確率となります。
①成功確率×成功回数
②失敗確率×失敗回数
③①×②×組み合わせ
5回以上成功する確率は、
5回~15回の確率を足せばよい。
5~15回の確率を足すと、
0.164…なので16.4%となります。
二項分布を覚えると、
さまざまな確率計算に使えます。
たとえば製品の品質検査で、
不良品が発生する確率がわかります。
他には新商品を市場に投入した場合、
成功確率の予測にも使えます。
仕事で確率計算ができれば、
予測精度が上がるので一目置かれます。
ぜひご活用ください。
まとめ
各章で参考になると思った箇所、
まとめました。
第1章:「割合」で目標を可視化する
<P.37>
・率は「幾何平均」で考える
<2つの平均>
①相加平均(算術平均):全部足してその個数で割る
②相乗平均(幾何平均):バラバラな増加率を、毎回同じだけ「倍」されたと想定した場合に、その増加率はいくらになるか
第2章:「相関」が見えれば未来がわかる
・回帰分析で販売数を予測する
<回帰分析とは>
・散布図の真ん中を通るような、「もっとも当てはまりのいい」直線を考えて分析する
<散布図とは>
・横軸と縦軸に相関を調べたい2つの項目を取り、各データを点で示すことで描くグラフ
第3章:「データ」を正しく読み解く
・平均で見えないことを「ヒストグラム」で把握する
第4章:直近のトレンドを読む
・「移動平均」を使って予測する
第5章:日常に「統計学」を取り入れる
・「二項分布」を使って成功確率の分布を見る
<二項分布とは>
・ある事象が何回か繰り返された時に、特定の結果が何回出るかを考える数学の概念
まとめ
①~⑤を見ると、
何か難しく聞こえますよね。
①幾何平均
②散布図/回帰分析
③ヒストグラム
④移動平均
⑤二項分布
でも本書を読み進めると、
意外と難しくないことに気づきます。
自分で計算するのは難しくても、
Excelを使えば簡単に計算できます。
Excelで計算する場合のポイント、
それはExcel関数です。
昔は用途に応じて関数を覚えないと、
なかなか使いこなせませんでした。
Excel関数の本は調べるのが手間だし、
ピンポイントで知りたい関数がわからず。
でもいまは、
ChatGPTにEXcel関数を質問すれば、
ピンポイントで関数を教えてくれます。
なので、
どのようなケースで①~⑤を使うか?
これさえわかれば、
Excel関数をChatGPTで調べて、
Excelに入力すればよいのです。
これで予測の精度が上がり、
仕事の評価も上がるのですから、
ChatGPTとExcel関数を使う方がお得!
私もExcel関数は苦手ですが、
本書の通りやったら簡単にできました。
①~⑤で分析や試算しました、
と仕事で言えたらカッコいいですよね。
①~⑤を自由自在に操れる人、
仕事であまりいないですので。
間違いなく一目置かれますし、
評価が上がるのは間違いない。
Excel関数が苦手な方。
Excel関数を仕事に役立てたい方。
いますぐ本書をお買い求めください。
本書のお値段は990円、
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お問い合わせ|子供へのお金の教育 (children-money-education.com)
この記事を書いたのは・・・
はるパパ
- 小学4年生のパパ
- 子どもの教育(世界一厳しいパパ塾?)、ブロガー、投資家
- 投資の悪いイメージを払拭したい(難しい、怪しい、損する)