兼子良久の作品一覧
「兼子良久」の「Ｅｘｃｅｌ対応 ９０分でわかる！ 日本で一番やさしい「データ分析」超入門」「買い物客はそのキーワードで手を伸ばす」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
- 作者をフォローする
- フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
プロフィール
- 作者名：兼子良久（カネコヨシヒサ）
- 職業：教員
日本大学経済学部卒。著作に『Excel対応 90分でわかる! 日本で一番やさしい「データ分析」超入門』などがある。
作品一覧
-
仕事が10倍速くなる！ 統計学の活かし方
ビジネス・実用
4.51巻880円 (税込)アンケートデータ、POSデータ、統計データ……、こうしたデータを判断材料として上手に活用できれば、仕事のスピードが驚くほど速くなる。また、顧客離れの予兆を察知し、事前に対策を打ったり、複数データの関連性をつかみ、戦略を立てるといったことも可能である。とはいえ、目の前に積まれたデータの山に目を通すだけで精一杯、データを見ても何が問題かわからない、そんな悩みを持つ人は多い。そこで本書は、データ分析に必要な統計学の基本を解説する。データの山から一瞬で要点だけをつかめるようになること間違いなし! 専門的な知識はいっさい必要なく、使うのは中学までの数学なので、数字を見るのが苦手という人にこそ、読んでもらいたい1冊。 -
Ｅｘｃｅｌ対応 ９０分でわかる！ 日本で一番やさしい「データ分析」超入門
ビジネス・実用
3.81巻1,056円 (税込)たった7つの手法で、あなたの仕事の課題がスッキリ解決！ 本書の3大特徴 1．ビジネスでの活用シーンが圧倒的に多い手法に厳選！ 2．「使うため」に必要な最低限の知識だけを網羅！ 3．数学がわからなくてもビジネスに活用できる！ 「データ分析」は英語と同じくらい、ビジネスパーソンにとって 必要不可欠なスキルになりつつあります。 同じ説明でも、データに裏付けられた提案とそうでない提案では、 説得力に天と地ほどの違いが生まれます。 本書ではビジネスでの活用シーンが圧倒的に多い 7つの手法を厳選し、明日からの仕事に「使う」ために必要な 必要最低限の知識だけを解説します。 また、数学がわからなくてもビジネスに活用できるように、 説明に工夫を凝らしました。本書であつかう手法は、 名前だけ聞くと非常に難しそうですが、数学嫌いでも簡単に理解できます。 本書を読めば、あなたの仕事の課題がスッキリ解決します！ -
文系でもわかるビジネス統計入門
ビジネス・実用
3.81巻1,584円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 中学数学だけで統計思考を身につけよう！ ■本書の3大特徴 1．難しい数式を一切使わずに「考え方の本質」を解説！ 2．Excelの操作方法を詳しく解説しているから、すぐに実務に使える！ 2003、2007両方に対応！ 3．早稲田大学オープンカレッジの大人気講座で練り込まれた内容だから、わかりやすい！ だから、「数学嫌い」でも統計を使いこなせるようになる！ ■本書でできるようになること（一例） ・100人のデータから10万人の顧客特性を求める：点推定と区間推定 ・顧客満足度調査から今後の戦略を立てる：相関分析 ・売上目標を達成するための最適な広告費・販促費を決定する：重回帰分析 ・テレビCM・新聞広告の有無から商品認知率を予測する：数量化理論I類 ・アンケート調査で新商品のヒントを探る：コンジョイント分析 「統計思考」であなたの仕事が劇的に変わる！ -
買い物客はそのキーワードで手を伸ばす
ビジネス・実用
3.31巻1,408円 (税込)ハウス食品、ライオン、サントリー、エバラ食品をはじめ、いま多くの消費財メーカーが注目する「価値創造型プロモーション」。深層心理を用いて消費者インサイトを引き出し、安売りに頼らずとも小売店頭での販売数を高める最新の販促手法を初めて公開。熾烈な価格競争でしのぎを削るすべてのマーケター、バイヤー必読の書。
ユーザーレビュー
-
-
-
Posted by ブクログ
小難しい統計の「理論」は置いておいて、データ分析の具体例と、実際にエクセルを活用した活用方法を解説した本。しかも具体例がけっこう自分の仕事と近い量販店の分析事例が多いのも嬉しい。これならすぐに仕事でつかえる！早速試してみよう。
相関係数
・要因と結果の相関関係の強さを分析する。エクセルを使った分析結果が１に近いほど相関関係が強い。経験則を数値でミエルカできる分析。
・打ち手が複数ある時の優先順位を考える際にも使える。
・アンケートを取る時には、総合満足度を必ず聞く中で、各構成要素の満足度を確認する。（スーパーの満足度、鮮度、品ぞろえ、接客、レジ待ち時間、価格等々）。満足度、総合満足度との相関係数でマトリクスを作り、打ち手の優先順位を考える。満足度が低く、計数が高い象限が最優先事項になる。
回帰分析
・過去の店舗面積と売上の相関を回帰分析をすることで、Ｘという店舗面積の時の売上Ｙを求めることが可能になる。またその数式の信頼度も数値で表すことが出来る。
・エクセルで回帰分析をした時に出る係数の「切片」と「データの値」を使う。切片が１０、データの値が５だったときに売上を求めるには、Ｙ（売上）＝１０＋５ｘで求められる。
・その式の信頼度を見るには重決定Ｒ２の値を見る。１に近ければ近いほど信頼度は高く、０．４以上あれば、信頼して問題ないとされている。
重回帰分析
・回帰分析の予測データが複数あるバージョン。例えば、売上（予測したいデータ）と広告投下量、販促費（予測に使うデータ）との関係を求めるときなどに使う。予測に使うデータと予測したいデータとの関係性が低いものを排除することも可能。
・予測データが２つ以上になると、Ｙ＝ａ＋ｂｘ＋ｃｚという式になる。
・重回帰分析の時の信頼度は、補正Ｒ２で確認する。
・予測に使うデータと予測したいデータとの関係性が低いかを確認するには、Ｐ値を見る。Ｐ値が0.05を超えてる場合は、関係性が低いとして、予測に使うデータから外す。
数値化理論１類
・数値データで無いデータを、数値化して回帰分析にかけるやり方。アンケートなどで、男性＝１、女性＝２、など数字を割り振ってから回分析する。
コンジョイント分析
・どのような製品が欲しいかをアンケートする時に、属性と水準のマトリクスを作り、各マトリクス毎に製品案として提示して満足度を聞く。
・各製品の属性・水準毎にデータを０、１でおこし直して、各属性水準の重要度を重回帰分析する方法。
・各属性水準毎に聞くのではなく、製品として満足度を聞くのがポイント。製品を選ぶときには、各種要素を総合的に判断して選ぶため、属性水準毎に聞いた結果は、実態と異なる可能性が高い。 -
-
