1章: Excelの基本的なデータフィルタリングの方法
データ処理と分析の世界では、大量の情報から特定のデータを抽出したり、データを整理したりする能力は欠かせません。Excelのデータフィルタリングは、このような必要性から生まれた強力な機能の一つです。
Excelのフィルタリングとは、特定の条件に基づいてデータを分類し、不要なデータを非表示にする機能のことを指します。たとえば、5000行のデータがある場合でも、”2020年”という文字列が含まれている行だけ表示したり、”東京”という都市のデータだけを抽出したりできます。
それでは、基本的なフィルタリングの方法を見ていきましょう。まずはExcelの「データ」タブから「フィルタ」オプションをクリックして有効にします。すると、各列のヘッダー部分に矢印アイコンが表示されます。
このアイコンをクリックすると、その列のデータに基づいたフィルタリングのオプションが表示されます。たとえば、「Text Filter」では文字列に基づいてデータをフィルタリングでき、”Equals”, “Does Not Equal”, “Begins with”, “Ends with”, “Contains”, “Does Not Contain” のような条件を指定できます。
数値を含む列では、「Number Filter」オプションが使用できます。”Equals”, “Does Not Equal”, “Greater Than”, “Less Than”, “Between” のような条件を利用してデータを絞り込むことができます。
さらに日付データが含まれる列では、「Date Filter」オプションを利用できます。これにより特定の日付、月、年、期間に基づいたデータフィルタリングを実現できます。
データフィルタリングは、膨大なデータを扱う際に重要なスキルです。適切にフィルタリングを使いこなすことで、重要な情報を見つけたり、データの傾向を発見したりするのに役立ちます。
これはフィルタリング機能の基本的な使い方にすぎませんが、次章では更に高度なフィルタリングオプションについて解説します。Excelのフィルタリング能力を最大限に引き出すことで、データ分析の効率を大幅に向上させることができます。
2章: 高度なフィルタリングオプションを活用したデータの絞り込み術
1章で基本的なデータフィルタリングの方法をご紹介しました。今回は、より高度なフィルタリング機能と、それを活用したデータ絞り込みのおすすめテクニックについて解説します。
オートフィルタ機能
高度なフィルタリングの一つに「オートフィルタ」があります。一般的なフィルタとは異なり、このオートフィルターでは一度に複数の列でフィルタリングでき、また異なる条件の組み合わせも可能です。膨大なデータの中から多角的に抽出をする際には、このオートフィルタを利用すると非常に便利です。
色のフィルタリング
エクセルでは、条件付き書式を用いて、特定の条件を満たすセルに色を付けることができます。そして、この色付けされたセルをフィルタリングすることも可能です。たとえば、ある売上目標を超えた値に色を付け、その色でフィルタリングすることで、目標を達成したデータだけを一覧することができます。
高度なフィルタ機能
Excelには「高度なフィルタ」機能もあります。この機能を使うと、複数の複雑な条件を設定して、さらに細かいフィルタリングが可能になります。一度に大量のデータを処理する際や、特定のパターンを持つデータを探す際に大変便利です。
この高度なフィルタを活用すれば、エクセルのデータを目的に合わせて的確に絞り込むことが可能となります。どんなに複雑な条件でもフィルタリングが可能なため、自分の目的に応じたデータ選定が行いやすくなります。
以上、Excelの高度なフィルタリングオプションとその使用法について順を追って説明しました。フィルタリングの技術はデータ分析において非常に重要であり、マスターすれば仕事の効率化を実現することができます。
次回の3章では、フィルタリングしたデータを集計し、さらに具体的な情報を得る方法について解説します。データフィルタリングとデータ集計を組み合わせることで、より深い分析や視覚的な理解を得ることが可能になります。
3章: データ集計の基本: 集計表を使ったデータ処理の基礎
前章ではExcelのデータフィルタリングの高度な使い方について解説しました。フィルタリングで重要な部分だけを見つけ出したら、次はそのデータを集計して問題解決のための情報を見つけ出すことが重要になってきます。そのためにExcelには、データを効率的に集計するための便利な機能が備えられています。
とくに、「集計表（ピボットテーブル）」機能は、大量のデータをカテゴリごとに分けて集計するのに非常に便利な機能です。集計表は、その名の通りデータを集計するための表です。これを利用することで、大量のデータをグループ化し、その合計や平均、最大値、最小値などを簡単に算出することができます。
集計表を作るにはまず、「データ」タブまで移動して、「集計表」ボタンをクリックします。すると新しいウィンドウが開き、集計表が必要なデータ範囲を選択するように求められます。
データ範囲を選択したら、Excelは自動的に新しいワークシートに集計表を作成します。右側には集計表のフィールドリストが表示されますが、ここに表示されている列は元のデータのヘッダー名と一致します。ここから必要な列を抽出し、集計表の各場所（行、列、値、フィルター）にドラッグ&ドロップします。
たとえば、合計売上を知りたいという目標があるとします。この場合、「商品」の列を行フィールドに、「数量」の列を値フィールドにドラッグします。すると、自動的に商品ごとの数量の合計が表示されます。
同様に、「地域」または「営業員」の列を列フィールドに追加すると、商品ごとに地域または営業員ごとの合計売上が表示されます。これにより、売上のパターンや傾向を簡単に見つけることができます。
Excelの集計表は、複雑なデータ分析を簡単に行うための強力なツールです。次の章では集計表を用いてデータを更に可視化するチャート機能について解説します。
4章: データの可視化：ピボットチャートやグラフまで
前章ではExcelにおけるデータの集計について学びました。よく整理され、カテゴリ別に整理されたデータが手元にあったとして、それらをどのようにして視覚化すればよいでしょうか？その答えが“ピボットチャートやグラフ”の利用です。
発表や報告の際、数字だけの表ではなく視覚的なグラフを用いることで、情報を明確に伝えることが可能になります。しかし、Excelにはたくさんのチャートタイプが存在し、初めて使う方からするとどれを選べばよいのか迷ってしまうかもしれません。そこで今回は、Excelの中でも特に役に立つ“ピボットチャート”の使い方について説明します。
ピボットチャートは、集計表のデータを素早くグラフ化する機能で、あらゆる種類のチャートを作成することができます。使い方はとてもシンプルで、集計表をクリックしてから「Insert」タブの「PivotChart」ボタンをクリックするだけです。
ボタンをクリックするとチャートの種類を選択するダイアログボックスが表示されます。バー、ライン、エリア、円など、目的に合ったチャート形式を選択できます。更に、チャートタイトルや軸ラベル、凡例などのデザインも自由に変更できます。
完成したチャートは集計表と連動しており、表のデータが変わればチャートも自動的に更新されます。また、集計表の「スライサー」や「タイムライン」機能を使えば、ワンクリックで集計期間やカテゴリの絞り込みを行い、チャートの表示を動的に変更することも可能です。
Excelのチャート機能を活用すれば、数字だけでは伝え切れない情報を視覚的に表現することが可能となります。数表よりも視覚的な情報の方が理解しやすく、また覚えやすいため、プレゼンテーションやレポートを作成する際には是非とも使いこなしてみてください。
本章では、Excelによるデータの視覚化について解説しました。次章では今まで学んだフィルタリング、集計、視覚化のテクニックを組み合わせた実践的な効率化テクニックについて説明します。データ分析のスキルを次のレベルに引き上げ、さらなる生産性向上につながることでしょう。
5章: フィルタリングと集計を組み合わせた効率化テクニックと実践例
Need to understand and communicate critical insights quickly? Faced with a sea of data, it can be a challenge to know where to start. Excel’s suite of data filtering and aggregation tools helps to streamline this process – when we know how to use them. In the past chapters, we have delved individually into filtering, aggregation, and visualisation. Now, let’s take a look at how we can combine these techniques to enhance efficiency and convey the context more effectively. Here, we will illustrate with some hands-on examples.
Scenario: Sales analysis
Suppose we have a large sales data-set covering multiple years, product lines, regions, and sales representatives. What if we need to know the best-selling product line of the past year in the western region?
Instead of digging through rows and rows of raw data, we could harness the power of Excel’s advanced filtering and pivot table capabilities. The first step would be to filter the data-set for the past year and the western region. Next, we would direct Excel to create a pivot table based on this newly filtered dataset. Then, by dragging the ‘Product Line’ to the Row field and ‘Sales’ to the Values field, we would have our answer in less time than it takes to finish a cup of coffee.
Scenario: Marketing insights
Let’s consider a different scenario – suppose we are looking at web traffic data to plan a marketing strategy. Our boss wants to know the top traffic source countries, divided by device type for the past quarter.
Instead of scrambling to organise rows of data in a panic, we can start by setting clear, specific filters – Traffic Source, Countries, Device Type, and Date. Next, we craft a pivot table, positioning ‘Country’ and ‘Device Type’ in the Rows field and ‘Traffic Source’ in the Values field. Now, we have a clear, concise picture of the data to guide the marketing decisions.
Scenario: Staff performance review
In our final scenario, we are reviewing the performance of a customer service team. We want to know the average call time and number of calls handled per agent over the past month.
We can start by filtering for ‘Date’ to include only the past month. Next, by creating a pivot table with ‘Agent’ in the Row field, ‘Call Time’ and ‘Number of Calls’ in the Values field, Excel can crunch the numbers and gives us the stats we need to assess our team’s performance.
Seeing the power of Excel’s filtering and pivot table features in practice underlines just how much time and effort can be saved by mastering these techniques. By successfully combining filtering, aggregation, and visualisation, we can elevate our data analysis skills, turning raw data into meaningful insights and sound decisions swiftly and effectively.
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