1章: ピボットテーブルとは？Excelでデータ分析を簡単に
Excelにはデータ分析を簡単に行うための強力なツール、”ピボットテーブル”があります。ピボットテーブルは大量のデータを分析して、独自の情報を引き出すための機能です。これを利用すれば、コードを書くことなくデータを統計的に分析することが可能です。
その中でも特に優れているところは、データの集計が非常に簡単であること、また一度作ってしまえば何度でも再利用できるため、同じようなデータ分析が繰り返される場合に非常に役立ちます。
ピボットテーブルの主要な特長
- 大量のデータから必要な情報を簡単に抽出できる
- グラフ化やチャート化が簡単にできる
- データの列を自由に並び替えたり、集計することができる
これらの特性を最大限に生かすには、どのようにピボットテーブルを作成し、管理すべきかを理解することが重要です．
Excelでピボットテーブルを作成する手順の概要
Excelでピボットテーブルを作成する基本的な流れを以下に示します．
- 分析したいデータを選択します
- ピボットテーブルを作成するためのボタンをクリックします
- ピボットテーブルのフィールドを選択します
- データの並べ替えやフィルタリングを行います
しかし、これだけでは、複数のデータソースからの情報を結合した分析は難しいです。それには、データの準備やピボットテーブルの高度な設定が必要です。
次の章では、複数のデータソースをピボットテーブルにどう取り込むか、その基本的なテクニックについて詳しく説明します。
2章: データソースの準備：Excel内で複数データを管理するテクニック
ピボットテーブルで複数のデータソースを扱うためには、Excelの工夫が必要なケースが多く存在します。そのため、第一歩としてデータの管理と準備を適切に行うことが重要です。今回は適切な構造のデータセットを準備し、それをどのように管理するかを見ていきましょう。
1. データの形式を整える
初めに、データを安定した形式に整えることが欠かせません。具体的には、各列が一つの変数を表し、各行がそれぞれの観察値（個々のレコード）を表す「長い形式」を採用します。
たとえば、従業員の給料や年齢、役職などの情報を持つデータがあるとしましょう。これらの情報はそれぞれ異なる列に配置され、行は個々の従業員を表すべきです。
2. 一貫した見出しを作成する
次に、各データソースが同じ見出し（つまり、列の名前）を持つことを確認しましょう。これにより、データソース間で異なる形式やスペルの問題を避けることができます。
3. 相互に関連するキーを持つ
最後に、異なるデータソースを組み合わせるための「キー」が必要です。キーとは、異なるデータソース間で一致する値で、これによりデータソースを関連付けることができます。
たとえば、あるデータソースが「従業員ID」と「年齢」を持ち、別のデータソースが「従業員ID」と「給料」を持つ場合、「従業員ID」がキーとなります。これにより、ピボットテーブルで両方のデータソースから情報を統合することが可能になります。
以上が、Excel内で複数のデータソースを管理する基本的なテクニックです。こうしたデータの準備と整理は、データ分析の前段階で非常に重要なプロセスであり、特にピボットテーブルを使用する際には適切なデータソースの準備が鍵となります。
次の章では、準備したこのデータをどのようにピボットテーブルで結合し、実際に分析するかについて詳しく解説します。
3章: ピボットテーブルでデータを結合する：実践ワークショップ
さて、これまでに学んだ知識を元に、複数のデータソースをピボットテーブルで結合し、実際に分析する方法について見ていきましょう。まずは、1章で学んだ基本的なピボットテーブル作成手順を経てピボットテーブルを作成します。
各データソースからピボットテーブルへ
ピボットテーブル作成画面にて各データソースから取り渡す列が選べます。ここでも2章で説明したように、まずはデータソース間で一致させるキーを選択します。注意すべきは、異なるデータソースでも同じキーの値を持つ場合に限りデータが結合されるという点です。
データは「行」、「列」、「値」、「フィルタ」のいずれかのフィールドにドラッグ＆ドロップすることで配置できます。分析したい属性や観察値によって適切なフィールドを選びましょう。
– 「行」または「列」フィールドに配置した変数は、値の異なるセルにデータが配分されます。
– 「値」フィールドに配置すると、その値の集計結果が表示されます。
– 「フィルタ」フィールドを使用すれば、データを特定の変数の値によって限定することができます。
複数データの調整と結合
データソースが複数存在する場合、それぞれのデータ表から必要なデータが抽出されて新たな一つの表ができあがるのがピボットテーブルの結合の大まかな流れです。あらかじめ準備しておいたキーを用いて各データソースを関連付けます。「データモデルに追加」オプションを選択することで、違う表のデータソースも結合することが可能になります。
この作業を全て終えると、初めに見たよりも格段に情報が結合された複合的なデータを見ることができます。これは、元の複数のデータソースが互いに関連を持つことで生まれる新たな結果です。
以上が実践ワークショップの内容となります。大切なのは準備するデータの質と、それを関連付けるキーです。次の章では、このようにして結合された複数のデータソースを用いて、ピボットテーブルで実際にどのように分析を行うかを見ていきます。
4章: ピボットテーブルを使った分析手法：データを理解するための3つのステップ
データソースを結合したピボットテーブルが準備できたら、次はそのデータを分析しましょう。データ分析をうまく進めるためには、以下の3つのステップが有効です。データの「概観確認」、「詳細確認」、「視覚化」です。
1. データの概観確認
まず初めに、データの全体像を把握することが重要です。このために、ピボットテーブルの「値」フィールドに異常値を確認したり、各列のデータの分散度を理解するための指標（例えば平均や標準偏差など）を追加します。
さらにピボットテーブルの「フィルタ」機能を使って特定の条件を満たすデータのみを表示することで、特定の視点からデータを概観することが可能です。
2. データの詳細確認
データの全体像が把握できたら、次には詳細な情報を眺めてみます。ピボットテーブルでは、特定のセルを右クリックすることで「詳細表示」を選択することができ、どのデータソースのどの行がその結果に貢献しているか確認することが可能です。
また、「行」や「列」の項目に複数の変数を配置すれば、特定の組み合わせに着目し、その統計値を見ることも可能です。これにより、各組み合わせごとにデータの特徴を見つけることが可能になります。
3. データの視覚化
最後に、ピボットテーブルからグラフを作成し、データを視覚的に理解しやすくします。Excelの「グラフ」機能を使えば、簡単な操作で様々な種類のグラフを作成できます。
具体的には「ピボットチャート」を作成することで、ピボットテーブルのデータに基づいたグラフを描くことが可能です。ピボットチャートは、行や列、値、フィルタを動的に変更することができ、データを多角的に探索するのに非常に便利です。
以上が、複数のデータソースをピボットテーブルを使って結合・分析する手法です。次の章では、これらの技術を実際にビジネス現場でどのように活用できるのか、その実践的な例をみていきましょう。
第5章 ピボットテーブル実践例：ビジネス現場での利用編
では、ビジネス現場でピボットテーブルを活用した具体的な事例を紹介しましょう。具体的には、製品の売上分析を行う例を通じて、ピボットテーブルの活用法を詳しく見ていきます。データソースとしては、製品の売上データと、製品のマスタデータの2つを組み合わせて分析します。
事例1. 商品別売上分析
各商品の売上データと商品マスタを結合し、商品別の売上を集計してみましょう。ピボットテーブルの「行」に商品名を、「値」に売上高を配置します。これにより、各商品の売上高を一覧で見ることが可能になります。
この市場性に加えて、商品マスタから商品カテゴリ情報を追加することで、商品カテゴリ別の売上も一覧で見ることが出来ます。
事例2. 顧客属性別売上分析
次に、顧客の属性別に売上を把握したい場合もピボットテーブルを活用できます。例えば、年齢層や性別といった顧客属性を「行」に配置し、「値」に売上高を配置します。これにより、顧客属性別の売上分布を確認できます。
また、フィルタ機能を使用すれば、特定の商品やカテゴリの売上を特定の顧客層に絞って分析することも可能です。
事例3. 売上推移の分析
また、期間を絡めた分析もピボットテーブルで容易に行うことが出来ます。「列」に売上日を配置し、「値」に売上高を配置することで、日次・月次・年次などの売上推移を把握することが可能です。
これにより、売上が伸びている期間や、逆に売上が落ちている期間があるかどうかを確認し、ビジネス戦略の策定や見直しに役立てます。
以上がピボットテーブルを用いたビジネス現場での実践例でした。ピボットテーブルは、大量のデータを直感的に、また効率的に分析するための強力なツールです。しかし、その真価はデータソースの準備や適切な結合が行われた時に初めて発揮されます。これらを理解し活用することで、Excelの可能性をさらに広げ、より深いデータ分析を行うことが可能になります。
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