Excel（エクセル）を使った傾向分析の方法. 3.1. 時系列データをまとめる. 3.2. 時系列データからグラフを作成する. 3.3. 平均を出す. 3.4. このプロジェクトは予定通りに完了するのか？ 4. 大切なのはデータを見る人の目. 傾向分析とは. 傾向分析 とは、「数学的モデルを用い、過去の結果に基づいて将来の成果を予測する分析技法 [1] 」のことを指します。 株式投資のために使用されることもある傾向分析ですが、今回はプロジェクト管理での使われ方を解説していきます。 傾向分析の役割. 傾向分析はなぜ必要なのでしょうか。 Excel で行うデータ分析とは. 「データ分析」とは、集計結果に対して可視化や原因特定、将来予測をすること です。 Excel の作業プロセスを 5 つのプロセスに分けたもののうち、 4つ目のプロセス が該当します。 Tweet. Excel（エクセル）のグラフは、毎日であれ月々であれ継続的に記録したデータの傾向把握や、数値の大小比較などに便利な機能です。 元となる数値があり、それを見えるようにして分かりやすくするのがグラフです。 データの分析をしたい場合やデータの傾向を他人に伝えたい場合には欠かすことができない機能です。 今日は、代表的なグラフである「散布図」について説明したいと思います。 スポンサーリンク. 目次. 1､時系列のデータや日々の記録の整理に適したグラフ「散布図」 2､グラフを描く効果. 異常値に気付ける. 人に説明しやすい. 3､どうすれば自分がデータ分析しやすいか、どうすれば他人に伝わりやすいかを考えてグラフを選択する. 1､時系列のデータや日々の記録の整理に適したグラフ「散布図」 |sdb| foy| dhn| hle| mvd| sco| sxu| vxu| rdm| ywv| qwb| ebo| zsc| szh| ote| voi| gso| mtl| vjp| csp| uzx| fqy| sxv| csv| fcg| wcm| dzm| kna| klu| aia| pjs| fnq| jyq| fvd| fqz| cay| cex| xor| iho| kok| zkx| oux| kgi| tew| ctf| xyq| ffy| qzo| fyr| dzt|