初心者必見！ひと目でわかるエクセルを使ったデータ分析の方法

excelはさまざまなデータを扱う際に有用なツールで、多くの場面で活躍しています。そしてそのデータの分析をexcelで行いたいけど、設定方法や分析の方法、結果の見方がよくわからない、と悩んだことはありませんか？

そこでこの記事では、データ分析を行いたいexcel初心者向けに、excelを使ったデータ分析の方法と結果の見方を図解します。excelでデータ分析を行い、その結果の判断を行う際の参考にしてください。

excelのデータ分析とは？

「excelのデータ分析」とは、データセットに対してさまざまなデータ分析を行うexcelの拡張機能のことです。
この機能を使用したデータ分析は、関数などを使わずにプルダウンメニューからデータ分析メニューを選択後、分析に必要な情報を入力するのみで比較的簡単に実行することができます。

初期状態では分析ツールは非表示

「excelのデータ分析」の機能はexcelの拡張機能であり、初期状態では表示されていないため、使用できるように設定する必要があります。設定については新たなダウンロードなどは不要で簡単に設定可能です。

分析ツールの導入方法

excelのデータ分析の機能を使用するための初期設定は、以下の手順で行います。

初期設定は以上です。設定後「データ」タブの中に「データ分析」の項目が追加されます。

excelのデータ分析の種類

excelで準備されているデータ分析の種類は以下の１９種類あります。

基本統計量や相関分析、回帰分析など、基本的な分析については対応しています。

ここでは、よく使用される代表的な分析手法7選について解説します。

①分散分析

分散分析とは、複数のグループ間で平均値に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用される統計学の手法の１つです。
excelで準備されている分散分析は、以下の３種類があります。

どういった目的でデータ分析を行うのかという用途によって使い分けます。

ここでは、「分散分析：一元配置」の実行例を図解します。

サンプルデータ：３つの製造プロセスの製品品質データ。各プロセス３０個サンプリング。

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「分散解析：一元配置」を選択して「OK」をクリック。

②分散分析のウィンドウで、入力範囲・データ方向、α(A)、出力先を指定して「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

ここで着目するのは「P値」で、この値がα(A)より小さい場合、３つのデータセットの平均値に差があることを意味します。

この結果から、以下のようなことが分かります。

②相関分析

相関分析とは、２つの変数間の関係性、つまり一方の変数が変化したときの他方の変数の変化の仕方に関係性があるか、を分析する手法です。

２つの変数間の関係性を表す指標を相関係数と呼び、ー１から１までの値をとります。

相関関係・相関係数に関しては以下の記事で詳細に解説しています。

【相関係数の全て】求め方や注意点、因果関係との違いを徹底解説 前のページ|次のページ 本連載講座「0から学ぶ確率統計」では、中学数学の基本的な内容から大学レベルの確率統計を解説していま...

excelでの相関分析では相関係数で相関関係を表しますが、データ分析の機能以外で、各変数をそれぞれＸ軸、Ｙ軸とした散布図を作成して視覚的に相関関係を確認することもよく行われます。

以下に実行例を図解します。
サンプルデータ：1か月間の最高気温および降水量と商品売上高の関係

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「相関」を選択して「OK」をクリック。

②相関のウィンドウで、入力範囲・データ方向、出力先を指定して「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

出力される分析結果はそれぞれの項目間の相関係数が表形式で出力されます。

この結果から、以下のようなことが分かります。

③基本統計量

基本統計量とは、データ全体にどのような特徴があるのかを数値で表して分析する手法です。
基本統計量には一般的に以下の指標を含みます。

各基本統計量については以下の記事で詳細に解説しています。

平均・分散とは？基本統計量を分かりやすく解説！ 次のページ 本連載講座「0から学ぶ確率統計」では、中学数学の基本的な内容から大学レベルの確率統計を解説しています。 ...

以下に実行例を図解します。
サンプルデータ：店舗A、店舗Bの1ヶ月分の日毎の売上データ

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「基本統計量」を選択して「OK」をクリック。

②基本統計量のウィンドウで、入力範囲・データ方向、出力先を指定して「統計情報」にチェックを入れて「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

基本統計量の分析結果が出力されて、データ全体の特徴をとらえることができます。

この結果から、以下のようなことが分かります。

④ヒストグラム

ヒストグラムとは、データをいくつかの区間(これを階級と呼びます)に分けて、それぞれの区間に含まれるデータの個数(これを度数と呼びます)を表す棒グラフでグラフ化したものです。(グラフ化せずに表形式でまとめたものを度数分布表と呼びます。)

ヒストグラムのメリットは、データ全体の傾向を視覚的に把握できること、データ中の異常値が発見できることが挙げられます。逆にデメリットは、決められた区間でデータをまとめるので、個々のデータが見えにくくなる点が挙げられます。

またヒストグラムの区間の幅を決める方法については、データ分析の目的によって異なりますが、５や１０などの区切りの良い値、データの幅を区間の数で割って測定単位の整数倍に丸める、などの方法がとられます。

以下に実行例を図解します。
サンプルデータ：A組からE組までの計５クラス、各３０人のテストの点数のデータ

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「ヒストグラム」を選択して「OK」をクリック。

②ヒストグラムのウィンドウで、入力範囲、データ区間、出力先を指定して、「グラフ作成」にチェックを入れて「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

ヒストグラムの分析結果が出力されて、データ全体の傾向を視覚的に把握することができます。

この結果から、以下のようなことが分かります。

⑤移動平均

移動平均とは、時系列データに対して一定の範囲ごとの平均値を、その範囲をずらしながら平均をとることで、データを平滑化する手法です。
移動平均は時系列データを分析する際に、データ全体の傾向を把握するために用いられます。

以下に実行例を図解します。
サンプルデータ：A社の株価の1か月間の推移のデータ

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「移動平均」を選択して「OK」をクリック。

②移動平均のウィンドウで、入力範囲、区間、出力先を指定して、「グラフ作成」にチェックを入れて「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

移動平均の分析結果が出力されて、実データのグラフより滑らかな移動平均線がプロットされています。

この結果から、以下のようなことが分かります。

⑥回帰分析

回帰分析とは、ある変数(これを目的変数と呼びます)の変動に対して別の変数(これを説明変数と呼びます)の変動がどの程度影響を与えているかを分析する手法です。
回帰分析は目的変数に、より大きな影響を与えている説明変数がどれかを探す際に活用されます。

以下に実行例を図解します。
サンプルデータ：ある小売店の広告費と売上の関係

①「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「回帰分析」を選択して「OK」をクリック。

②回帰分析のウィンドウで、入力Y範囲、入力X範囲、一覧の出力先を指定して「OK」をクリック。

③指定した出力先に分析結果が出力。

ここで分析結果出力について、代表的な単語を解説します。

No	項目	説明
①	回帰係数	説明変数＋１に対する目的変数の増減量
②	切片	説明変数０の時の目的変数の値
③	重決定R2	得られた回帰式が目的変数の値変動をどの程度説明できているかを示す指標。０から１の値をとり、１に近いほど回帰式の精度が高いことを意味する。
④	有意F	回帰式の有用性を示す指標。数値が小さいほど有用な回帰式であることを意味する。
⑤	Ｐ値	個々の説明変数の目的変数に対する関係性を表す指標。一般的に0.05未満であれば関係性がある、と判断する。 単回帰分析では、④有意Fと同じ値。
⑥	ｔ値	説明変数が目的変数に与える影響の大きさを示す指標。ｔ値の絶対値が大きいほど影響が強いことを意味する。

この結果から、以下のようなことが分かります。

⑦ｔ検定

ｔ検定とは、２つのデータセットの平均に統計的な意味のある差(これを有意差と呼びます)があるかどうかを確認する分析手法です。

excelで準備されているｔ検定は、以下の３種類があります。

どういった目的でｔ検定を行うのか、用途によって使い分けます。

ここでは、「ｔ検定：分散が等しくないと仮定した2標本による検定」の実行例を図解します。
サンプルデータ：高血圧の治療を受けた人と受けていない人の各３０人のデータ

①ｔ検定の前段階として、Ｆ検定を行います。Ｆ検定とは、データセットの分散が等しいかどうかを検定する手法です。Ｆ検定の結果から、ｔ検定で用いる手法を決定します。
「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「Ｆ検定：２標本を使った分散の検定」を選択して「OK」をクリック。

②Ｆ検定のウィンドウで、変数１の入力範囲、変数２の入力範囲、α(A)、出力先を指定して「OK」をクリック。ここで「α(A)」は、比較する分散が等しいかどうかを判定する閾値で、通常0.05や0.01が用いられます。

③指定した出力先に分析結果が出力。

ここで２つのデータセットの分散が等しいかどうかの判定は、「Ｐ(F<=f)片側」の値が設定した「α(A)」との大小関係で行います。「Ｐ(F<=f)片側」が「α(A)」より小さい場合、２つのデータセットの分散は等しくない、ことを意味します。
今回の結果では、「Ｐ(F<=f)片側」が「α(A)」より小さいので、２つのデータセットの分散は等しくないことがわかり、ｔ検定は「分散が等しくないと仮定した2標本による検定」で行います。

④「データ」タブから「データ分析」をクリックし、データ分析ウィンドウから「ｔ検定：分散が等しくないと仮定した2標本による検定」を選択して「OK」をクリック。

⑤ｔ検定のウィンドウで、変数１の入力範囲、変数２の入力範囲、α(A)、出力先を指定して「OK」をクリック。

⑥指定した出力先に分析結果が出力。

ここで「ｔ」は2つのデータセットの平均値の差を示す値で、「P(T<=t)片側」はそのｔ値が観測される確率を示します。この「P(T<=t)片側」が「α(A)」よりも小さければ、２つの平均値に差がある、ことを意味します。

この結果から、以下のようなことが分かります。

excelを使ったデータ分析のトラブルシューティング例

excelを使ったデータ分析は比較的簡単にデータ分析が実行可能ですが、データに誤りがあったり、分析に必要な情報に入力ミスがあると、処理が実行できない場合があります。

そこでここでは、excelを使ったデータ分析のトラブルシューティング例を３つ紹介します。

①データのフォーマット不正

excelを使ったデータ分析では、データは数値である必要があります。数値以外の文字列などをデータに含めてしまうと、処理が実行できません。

この例ではデータの中に「５００００」という文字列が混入しています。この状態で分析を実行しようとすると、「入力範囲に数値以外のデータがあります」というメッセージが出て実行できません。

このような場合は、データ内の数値以外のデータを全て数値に修正して実行する必要があります。

②データ範囲不正

データ分析を行う際、データ範囲に制約がある項目があり、その制約に違反すると処理が実行できません。

この例では、区間の指定はデータ数よりも小さい必要がありますが、データ数よりも大きい数値を区間に指定しています。この状態で分析を実行しようとすると、「移動平均区間はデータ件数より多くできません」というメッセージが出て実行できません。

このような場合は、メッセージに記載の内容を修正して実行する必要があります。

③分析するデータ量過大

excelを使ったデータ分析はあくまでexcel上で実行するので、excelの制約である約100万行以上のデータは取り扱えません。

またexcelはパソコンで動作する以上、パソコンのスペックにも影響があります。データ量が多くても、データや分析条件に誤りが無ければ処理は投入されますが、パソコンのスペックによってはexcelが応答しなくなってしまいます。

そのような場合は、excelのフィルター機能などを使ってデータを間引いて処理を行うか、excel以外の方法でデータ分析を行う必要があります。

【テーブル】Excelのテーブル（フィルター）を解説！次ページ 本記事では、Excelのを使うメリットと、データの整理に優れたテーブル [フィルター]について解説します。 ...

excelを使った適切なデータ分析で仕事を一歩前へ

この記事ではデータ分析を行いたいexcel初心者向けに、excelを使ったデータ分析の方法と結果の見方を図解しました。

excelには拡張機能として、基本統計量や相関分析、回帰分析などの基本的な分析が１９種類が準備されていて、複雑な計算式や関数を使用しなくても、分析に必要な情報を入力するのみで比較的簡単にデータ分析が実行可能です。

この便利な機能を使いこなして、仕事を一歩前へ進めましょう。