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はじめに DAXコードの記述に自信がない方でも、必要な情報を入力するだけで、正確なLOOKUPVALUE関数を自動生成できます。対象データを指定すれば、適切なDAX構文が即座に作成されるため、調べる手 ...

はじめに CALCULATE関数を自動生成できる入力フォームをご用意しました。Power BIでのDAX記述に不安がある方でも、必要な情報を入力するだけで、正しい構文のCALCULATE関数を簡単に出 ...

はじめに 日々の業務や調査分析において、膨大なデータをいかに「見える化」し、意思決定につなげるかは非常に重要です。特に経営判断の材料となるデータは、タイムリーで視覚的に把握しやすい形で提供されることが ...

はじめに ビジネスにおいて、日々蓄積される大量のデータ。そのデータをいかに素早く整え、意味のある形に変換できるかが、分析の質や意思決定のスピードに直結します。特にExcelは多くの企業で日常的に使われ ...

はじめに 日々の業務で蓄積されていくExcelデータ。そのデータをもっと効果的に活用し、ビジネスの意思決定に直結する「価値ある分析」をしたいと感じたことはありませんか？特に部署横断的なデータや複数のシ ...

はじめに Excelはビジネス現場で最も広く利用されている分析ツールの一つです。特に大量のデータを整理・可視化・分析するうえで、ピボットテーブルは欠かせない機能です。本記事では、イベントアンケートや社 ...

はじめに Excelでのデータ分析において、多くの人が「表」を用いて集計や可視化を行っています。しかし、その“表”をただのセルの集合として使っていませんか？ 実は、Excelには“テーブル”という強力 ...

はじめに データ分析の第一歩として、多くの方が最初に取り組むのが「Excelを使ったグラフ化」です。特にアンケート集計データは身近で扱いやすく、グラフ化の練習には最適な題材です。本記事では、イベントに ...

はじめに アンケート集計結果をExcelで分析するとき、「まずは表にする」というステップが重要です。とはいえ、表にするだけでは視覚的にわかりづらく、どこに注目すべきかが見えづらいこともあります。そんな ...

はじめに データ分析と聞くと、「グラフ作成」や「関数を使った数値処理」といったイメージが先に浮かびがちですが、実際に分析作業を行う際に最も重要で時間がかかるのが、前処理、つまり「データの整形」です。特 ...

分析の目的を整理するとは？ Excelを使ったデータ分析において、最初に取り組むべき重要なステップが「目的の整理」です。データが手元にあると、すぐにグラフを作成したり、関数やピボットテーブルを使って数 ...

はじめに 近年、ビジネスの現場においてデータ分析の重要性はますます高まっています。データに基づく意思決定は、業務の効率化や売上向上、顧客満足度の向上など、あらゆる面で成果をもたらします。その中でも、特 ...

はじめに 近年、ビジネスの現場においてデータを活用する重要性が一層高まっています。なかでも、意思決定の根拠として重視されるのが「統計学的分析」と「機械学習的分析」です。これらはどちらもデータから有用な ...

はじめに 近年、データ分析と機械学習の活用がビジネスのあらゆる分野で進んでいます。​その中で、注意すべき重要な問題の一つが「データリーケージ（Data Leakage）」です。​データリーケージは、モ ...

はじめに 機械学習や統計分析において、「次元の呪い（curse of dimensionality）」という言葉を耳にしたことがある方も多いかもしれません。これは単なる数学的な理論ではなく、実際のデー ...

はじめに 本記事では、過学習の基礎から、どのような影響があるのか、そして実際の業務で対処するためのポイントまでを解説していきます。 過学習とは？ 機械学習における「過学習（Overfitting）」と ...

はじめに 「機械学習-モデル保存のススメ」の続きとなりますので、事前に「機械学習-モデル保存のススメ」をご一読いただけますと幸いです。 https://28samon.com/category71_i ...

はじめに 「Power BI × Pythonで学ぶロジスティック回帰分析の実践」記事で使用したPower BIファイル（.pbix）を利用します。事前に、「Power BI × Pythonで学ぶロ ...

はじめに 日々の業務でデータ分析を行う中で、「毎回同じようなレポート構成を一から作っている」「ビジュアルやスライサーの配置に時間がかかる」と感じたことはありませんか？特にPower BIを使い慣れてき ...

Power BIのテーマ設定とは Power BIの「テーマ設定」とは、レポート全体の配色やフォント、ビジュアルのスタイルを一括してコントロールするための仕組みです。テーマ設定を活用することで、レポー ...

分布の"中心"を表す指標とは？ 統計学において、「分布の中心」を表す指標は、データの代表的な位置や傾向を理解するうえで非常に重要な概念です。この中心を表す主な指標には、中央値、最頻値、平均値の3つがあ ...

はじめに 統計学において、「分布の中心」を表す指標（平均や中央値）に注目することは基本ですが、それだけでは不十分です。実際のデータ分析では、データがどれだけ広がっているのか、つまり「ばらつき」の大きさ ...

本記事では、確率変数の取りうる値の種類に基づき、「離散型」確率分布と「連続型」確率分布という2つの分布のタイプについて解説します。なお、本文中では読みやすさのため、離散型確率分布を「離散分布」、連続型 ...

分布とは 統計学における「分布」とは、データの値がどのように散らばっているか、またはどの値がどの程度出現しているかという、データの全体的な傾向や構造を表すものです。つまり、「ある値がどのくらい起こるか ...

4±1の法則とは  「4±1の法則（マジックナンバー4±1）」という言葉を聞いたことがありますか？これは、近年の認知心理学の研究で再注目されている情報処理の限界数値を示す理論です。従来は「7±2の法則 ...

ダンバー数とは 「ダンバー数」とは、イギリスの人類学者ロビン・ダンバー氏が提唱した概念であり、人間が安定的な社会関係を維持できる上限の人数を指します。その数は一般に150人程度とされており、これは霊長 ...

メラビアンの法則とは メラビアンの法則は、1971年にカリフォルニア大学ロサンゼルス校の心理学者アルバート・メラビアン氏が提唱した概念です。​彼の研究では、人が他者の感情や態度を理解する際に、どのよう ...

ロミンガーの法則とは ロミンガーの法則、または「70：20：10の法則」とは、アメリカの人事コンサルタント会社であるロミンガー社が提唱した人材育成理論です。​この法則は、リーダーシップの発展に寄与する ...

スパン・オブ・コントロールとは スパン・オブ・コントロールとは、一人の管理者が直接監督できる部下の数を指す経営学の概念です。組織の効率性やコミュニケーションの質を左右する重要な要素とされています。適切 ...

8-18-1800ルールとは 「8-18-1800ルール」とは、会議の目的に応じて最適な参加者数を設定するためのガイドラインです。​このルールは、以下のように分類されています。​ 問題解決や意思決定の ...