統計関数編の第1回目では、回帰分析の基本的な考え方と回帰分析に利用される統計関数についての解説を行いました。今回は、実際にこれらの統計関数を利用して回帰分析を行ってみましょう。前半では、缶コーヒーの販売数量と気温の相関関係を、RSQ関数を利用して調べます。後半では、その結果から予想気温に応じた販売数量の予測を、FORECAST関数を利用して行います。また、散布図に含まれる回帰分析機能との比較も合わせて行います。

この連載の第1回で標準偏差と標準正規分布から導き出される累積確率により、品切れを防ぐための在庫量が計算できることを説明しました。これと同じ考え方で、より複雑なケースを扱うのが発注点計画です。発注点計画では、単一の日の在庫だけを考えるのではなく、発注から入庫までに要する期間、すなわち発注リードタイムを考慮にいれる必要があります。今回はSTDEV関数とNORMSINV関数を利用した発注点計画を行ってみます。

平均はデータ分析のもっとも基本的な方法といってもよいでしょう。しかし、平均で求められる結果はデータに含まれる外れ値のせいで実態を正しく捉えていないことがあります。このような誤りを防ぐ方法の一つが、データの度数分布を見て外れ値の存在を見抜くことです。今回は、平均と度数分布関数を利用して来客数分析を行います。平均の計算にはAVERAGE関数を、度数分布の計算にはFREQUENCY関数を利用します。

Excelには、様々な関数が用意されていますが、その中でも、データ分析にもっとも力を発揮する機能が統計関数です。Excel2010の場合、全部でおおよそ100種類の統計関数が存在しますが、この連載では、基本的な統計関数の利用方法とそれらを利用したデータ分析の3つの例（来客数分析、発注点計画、販売数量予測）を説明します。第1回（統計関数編）の今回は、統計関数の基本操作について説明します。なお、この連載では、Excel2010を使用しています。

前回は、散布図を使用して複数のデータ間にある相関関係を分析する方法について説明しましたが、グラフを見るだけでは大まかな相関関係しか把握できません。より厳密に相関関係を数式で表すことができれば、例えば、ある売上高に適正な在庫量といった数値を予測することが可能になります。Excelの散布図には、相関関係を数式として表示してくれる機能があります。今回は、この機能を利用した価格弾力性分析の例を説明します。

前回は、複合グラフを使用することで複数のデータを一つのグラフに表示して比較することを説明しました。しかし、複数のデータが存在する場合、その間にある相関関係を分析することも重要です。このような相関関係を分析するのに適しているのが、散布図とバブルチャートです。今回は、散布図とバブルチャートを利用した在庫分析の例を説明します。

グラフでデータ分析を行う際、単位の異なる数値（例：金額とパーセント）を一つのグラフで比較したい場合がよくあります。このような時に複合グラフを使用します。今回は、この機能を使用して経費予実比分析を行います。予実比分析では、予算と実績を棒グラフで、比率を線グラフで表示する複合グラフを使用します。

Excelには、強力なデータ分析機能が備わっていますが、その中でもっとも基本的で身近な機能がグラフ機能です。この連載では、基本的なグラフの作成方法とグラフを利用したデータ分析の3つの例（経費予実比分析、在庫分析、価格弾力性分析）を説明します。第1回の今回は、グラフの基本操作について説明します。なお、この連載では、Excel2010を使用しています。

本日最終回です。いままでありがとうございました！ほのぼのコンサルまんがです

アジャイルと野中郁次郎さんの関係がとても興味深いので、みなさんググってみてください（マジレス）　ほのぼのコンサルまんがです。