Excelで学ぶ統計的予測

詳細目次

まえがき
本書のねらい
本書で学ぶ内容
第1章　はじめての予測1
1.1 予測とは何か
1.2 企業における予測
1.3 予測上手はどんな人
1.3.1　予測に取り組む姿勢では
1.3.2　予測結果に対する見方では
1.4 予測上手な会社は
1.5 予測に欠かせない規定要因関連図
1.6 予測目的の明確化
1.6.1　どの分野を予測するのか
1.6.2　定性的予測・定量的予測のいずれかを判断する
1.6.3　既商品・新商品いずれの予測かを判断する
1.6.4　予測したいデータ種別を明確にする
1.6.5　予測時期を明確にする
1.6.6　予測対象物の区分を明確にする
1.7 予測作業の進め方
1.8 予測に用いるデータ
1.8.1　時系列データ、クロスセクションデータとは
1.8.2　時系列データとクロスセクションデータの違い
第2章　予測の仕方
2.1 クロスセクションデータを用いた売上予測の手順と仕方
・この節で学ぶこと
・クロスセクションデータを用いた売上予測の活用場面
・クロスセクションデータを用いた売上予測の手順
・クロスセクションデータを用いた売上予測の仕方
2.2 時系列データを用いた売上予測の手順と仕方
・この節で学ぶこと
・時系列データを用いた売上予測の活用場面
・時系列データを用いた売上予測の手順
・時系列データを用いた売上予測の仕方
2.3 時系列データの予測で最初にするトレンドT、S の把握
・この節で学ぶこと
・変動して推移しているデータの予測は難題
・売上予測で最初にすることは売上のトレンドＴ、季節変動Ｓを調べること
・トレンドＴ
・季節変動
2.4 トレンドT（傾向線）の作成の考え方と仕方
・この節で学ぶこと
・トレンドＴを求める解析手法
・回帰式
・トレンドＴの値
・当てはまりの良さ
・変動幅の大きい売上におけるトレンドＴ
・変動幅の大きいデータにおけるトレンドＴの作成の考え方
2.5 トレンドT（傾向線）の作成5 か条
・この節で学ぶこと
・その1　 回帰式の選択は決定係数より予測プロセスから判断すること
・その2　 変動の大きいデータのトレンドＴはＴＣデータで求めること
・その3　 変動のないデータは変動を除去せずに
・トレンドＴを算出すること
・その4　時系列推移が上下するトレンドＴは用いないこと
・その5　 上昇から減少に転じるＴＣのＴは
・減少部分データで算出すること
2.6 ＴＣ及びＴＣＩ、Ｉの作成の考え方と方法
・この節で学ぶこと
・ＴＣＳＩ、ＴＣＩとは
2.7 Ｓ、ＴＣＩ、ＴＣ、Ｉを求める解析手法
・この節で学ぶこと
・Ｓ、ＴＣＩ、ＴＣ、Ｉを求める解析手法
2.8 時系列データの予測モデル式作成のまとめ
第3章　予測の事例
3.1 医療機器販売台数の季節性は？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.2 変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.3 年々暑くなる地域において、今後の気温はどうなるか？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.4 増え続ける高齢者人口、今後どこまでいくか？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.5 変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.6 売上を予測するのに重要な要因を教えて！
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.7 気温、イベント有無から
・明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて！
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.8 駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は？
・事例
・適用データ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.9 不況を迎えた今年、私のお店の売上額を教えて！
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.10 量的・質的の両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.11 競合品売上、自社営業活動の変化を想定したときの売上予測？
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.12 どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか？
・事例
・適用データ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
第4章　季節変動Ｓ、傾向変動Ｔを把握するための解析手法
4.1 解析手法の種類と概要
・この節で学ぶこと
・この章で学ぶ解析手法の種類と概要
・各種変動のグラフ形状
4.2 月別平均法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・季節変動指数Ｓの求め方
・Ｓからわかること
・季節変動調整済み系列ＴＣＩの求め方
・ＴＣＩからわかること
4.3 ＭＡＴ
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ＭＡＴの求め方
・ＭＡＴからわかること
4.4 移動平均
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・移動平均の求め方
・移動平均からわかること
・項数が偶数の場合
4.5 加重移動平均法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・加重移動平均の求め方
・加重移動平均からわかること
・項数が奇数の場合
・項数が偶数の場合
・加重移動平均の項数
・不規則変動指数I の算出
4.6 各年同月対象加重移動平均
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・各年同月対象加重移動平均の求め方
・各年同月対象加重移動平均からわかること
4.7 ＥＰＡ法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・乗法モデルと加法モデル
・ＥＰＡ法の結果
・ＥＰＡ法からわかること
・ＥＰＡ法の計算方法
第5章　トレンドＴ（傾向線）を算出するための解析手法
5.1 解析手法の概要と種類
・この節で把握すること
・回帰式
・曲線回帰式のグラフ形状
5.2 直線回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・直線回帰式とトレンドＴについて
・直線回帰式からわかること
・直線回帰式の求め方
・決定係数
・トレンドＴの予測
5.3 ルート回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ルート回帰式とトレンドＴについて
・ルート回帰式からわかること
・ルート回帰式の求め方
・決定係数
5.4 自然対数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・自然対数回帰式とトレンドＴについて
・自然対数回帰式からわかること
・自然対数回帰式の求め方
・決定係数
5.5 分数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・分数回帰式とトレンドＴについて
・分数回帰式からわかること
・分数回帰式の求め方
・決定係数
5.6 べき乗回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・べき乗回帰式とトレンドＴについて
・べき乗回帰式からわかること
・べき乗回帰式の求め方
・決定係数
5.7 指数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・指数回帰式とトレンドＴについて
・指数回帰式からわかること
・指数回帰式の求め方
・決定係数
5.8 修正指数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・修正指数回帰式とトレンドＴについて
・修正指数回帰式からわかること
・修正指数回帰式の求め方
・決定係数
5.9 ロジスティック回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ロジスティック回帰式とトレンドＴについて
・ロジスティック回帰式からわかること
・ロジスティック回帰式の求め方
・決定係数
5.10 ゴンペルツ回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ゴンペルツ回帰式とトレンドＴについて
・ゴンペルツ回帰式からわかること
・ゴンペルツ回帰式の求め方
・決定係数
5.11 上限値K
・上限値K は
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・上限値K の求め方
5.12 高次関数回帰式
・高次関数回帰式とは
第6章　相関分析
6.1 相関分析の役割と相関係数の種類
・この節で把握する内容
・相関分析による売上規定要因の見つけ方
・具体例における売上規定要因の見つけ方
・相関係数の種類
6.2 単相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・単相関係数の求め方
・単相関係数はいくつ以上あれば良いか
6.3 時系列相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・時系列相関とは
・時系列相関係数の求め方
・異なるＧＤＰで時系列相関を算出し比較
・具体例における時系列相関
6.4 タイムラグ相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・タイムラグ相関係数の求め方
第7章　予測モデル式を作成するための解析手法
7.1 解析手法の種類と概要
・この節で把握する内容
・予測モデル式作成のための解析手法
7.2 重回帰分析
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・重回帰分析とは
・重回帰分析の関係式の係数の求め方
・説明変数の売上貢献度
・売上予測を行うための説明変数の重要度
・標準回帰係数
・分析精度を示す決定係数
7.3 時系列重回帰分析
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・時系列重回帰分析とは
・時系列重回帰分析の仕方と手順
7.4 数量化1類
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・数量化1類とは
・カテゴリースコア
・予測
7.5 拡張型数量化1類
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・拡張型数量化1 類とは
第8章　Excel の統計解析機能
8.1 Excel の演算式と関数
・Excel の演算式
・Excel の関数
8.2 関数の入力方法
8.3 式の内容の変更
8.4 関数の挿入での指定方法
8.5 引数、関数の変更方法
・引数の変更
・関数名の変更
8.6 関数式のコピー
8.7 数学で用いられるExcel の関数
ROUND　四捨五入
ROUNDDOWN、ROUNDUP　切り捨て、切り上げ.
INT　整数
LN、LOG　対数
SQRT　平方根
EXP　e のべき乗
ABS　絶対値
8.8 絶対参照と相対参照
第9章　Excel アドインソフトウェアの概要と操作方法
9.1 本書で利用するソフトウェアについて
9.2 無料ソフトウェアのダウンロード方法
・無料ソフトウェアの内容
・ソフトウェアの入手方法
・ソフトウェア実行上の注意点
9.3 ソフトウェア「ＥＰＡ法」の操作方法
・ソフトウェアの実行
・範囲指定
9.4 市販ソフトウェアを使ってマルチ予測を行う
・無料貸し出しソフトウェア「マルチ予測」の内容
・ソフトウェアについて
・ソフトウェアの起動方法
索引