データのクレンジングと可視化

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さゆりうづき
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1 総務省 ICT スキル総合習得教材 [ コース 3] データ分析 3-2: データのクレンジングと可視化知難易技 [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用

[1] Excelにおけるデータチェック [2] Excel 関数によるデータクレンジング [3] Excelにおける分析用データ確認と抽出 [4] Excelにおけるデータセットの結合と集計 [5]

2 実習本講座の学習内容 [3-2: データのクレンジングと可視化 ] 講座概要 Excelのフィルターステータスバーを利用したデータチェックの方法を紹介します Excel 関数を利用した基本的なデータクレンジングの方法を説明します Excel 関数を利用したデータの整理データセットの結合データ集計の方法を示します Excelのグラフ作成による可視化とグラフの使い分けを紹介します講座構成 [1] Excelにおけるデータチェック [2] Excel 関数によるデータクレンジング [3] Excelにおける分析用データ確認と抽出 [4] Excelにおけるデータセットの結合と集計 [5] Excelにおけるデータの可視化学習のゴール Excel のフィルターステータスバーを利用して表記揺れ異常値のチェックができる Excel 関数を利用して基本的なデータクレンジングができる Excel 関数を利用してデータ整理集計ができる Excel のグラフ作成で基本的な可視化ができる 2

3-2[1] Excelにおけるデータチェック Excelによるデータクレンジング Microsoft Excelを利用したデータクレンジングの基本操作を説明しますデータクレンジングとは分析の障害となる異常値重複データ等を取り除き分析しやすい状態にすることです講座 3-1でも紹介したようにデータクレンジングにかかる時間が本格的な分析作業以上の時間となることがたびたびあります

3 3-2[1] Excelにおけるデータチェック Excelによるデータクレンジング Microsoft Excelを利用したデータクレンジングの基本操作を説明しますデータクレンジングとは分析の障害となる異常値重複データ等を取り除き分析しやすい状態にすることです講座 3-1でも紹介したようにデータクレンジングにかかる時間が本格的な分析作業以上の時間となることがたびたびありますデータクレンジングを効率的に行うことはデータ分析活用において重要ですデータクレンジングの必要はないデータであっても本格的な分析前のデータ整理をはじめとしてより広義のデータの前処理が必要となります本講座では構造化 ( 表形式 ) データのクレンジングの方法を紹介します半構造化データ非構造化データを構造化データへ変換するデータクレンジング整理もあります一般に普及している Microsoft Excel を用いてプログラミング不要で行えるデータクレンジングを紹介します Excel によるプログラミング不要のデータクレンジングは技術面とコンピュータ環境面の制約が少ないため組織チーム内で依頼することが容易です操作を例示したスクリーンキャプチャは Microsoft Excel 2010 で示していますが Excel 2010 以降であれば概ね同様の操作が実行できます Excelにおけるデータクレンジングについて Excelによるデータクレンジングにはソフトウェアが広く普及しており視覚に基づく直感的な操作がしやすいという長所がある一方で作業プロセスとなるプログラムコードや作業記録となるログが自動で残らない短所がありますこの講座では作業記録が残りやすい Excel 関数を使ったデータクレンジングを説明しますデータクレンジングの記録を残しておくことで再度同じクレンジングを行う場合途中からクレンジングの方法を変える場合に便利ですデータ分析においては他の人が行っても同じ分析結果を導出できる客観性や再現可能性が重要です自分自身が理解するのみならず他の人に説明できるように他の人でも同じデータクレンジングが行えるように記録することが必要となります講座 4-3 で紹介するようにプログラミング言語を使ったデータ分析は意識せずともプログラムコードやログを残すことができますこの講座では実習用データ ICT3-2_ データクレンジングと可視化.xlsx を用いて実習を行います利用する Excel のシート番号は各スライド右上の内に示します 3

通し番号の挿入 Excel におけるデータクレンジングおよびデータ整理には通し番号を作っておくと便利です Excelでは電子ファイル全体をブックブック内の区切られたページをシート各シート内の入力欄の枠をセルといいます Excel では A1 や C3 と列のアルファベット行の番号の組み合わせで表現されるセルの位置をセルの番地 (cell address) やセル番号といいます

元のデータセットに通し番号がない場合は一番左に [ 通し番号 ] の列を作っておきますデータセットの左端に空白の列を作り 1 行目に 1 2 行目に 2 を入力して入力した二つのセルを選択した状態で 2 の右下の黒い四角をダブルクリックすると最終行まで通し番号がつきます 1 のセルだけを選択した状態で右下の黒い四角をダブルクリックしてしまうと最終行まで 1 が並びますので 2

4 通し番号の挿入 Excel におけるデータクレンジングおよびデータ整理には通し番号を作っておくと便利です Excelでは電子ファイル全体をブックブック内の区切られたページをシート各シート内の入力欄の枠をセルといいます Excel では A1 や C3 と列のアルファベット行の番号の組み合わせで表現されるセルの位置をセルの番地 (cell address) やセル番号といいます Excelでは水平線側を行垂直線側を列と呼びます講座 2-1でも紹介したリレーショナルデータベースと呼ばれる構造化データの格納に適したデータベースにおいても水平線を行垂直線を列といいますこの講座では事例としてシート 1 にある文房具店の売上を示す構造化データを Excel でクレンジングするケースを考えます実習用データのシート 1 のように元のデータセットに通し番号がない場合は一番左に [ 通し番号 ] の列を作っておきますデータセットの左端に空白の列を作り 1 行目に 1 2 行目に 2 を入力して入力した二つのセルを選択した状態で 2 の右下の黒い四角をダブルクリックすると最終行まで通し番号がつきます 1 のセルだけを選択した状態で右下の黒い四角をダブルクリックしてしまうと最終行まで 1 が並びますので 2 まで含めて選択してからダブルクリックしてください行列漢数字の十を書く要領で行列と覚えてください構造化データ全体をデータセット行毎の個別の売上情報をデータレコードと呼びます [ 通し番号 ] は行番号の ID としても利用できデータセットの全レコード ( 行 ) 数を確認する場合にもソート ( 並び替え ) を元に戻す場合においても便利です 4 3-2[1] Excel におけるデータチェック A B C D E F 通し番号日付曜日単価数量数量 1 7 月 1 日水ボールペン黒月 1 日水鉛筆月 1 日水ボールペン赤月 1 日水ボールペン赤月 1 日水ノート月 1 日水はさみ月 1 日水はさみ月 1 日水はさみ月 1 日水はさみ月 1 日水ボールペン赤 Excel における通し番号のつけ方ダブルクリックシート 1 クレンジング前データセット A 列の挿入通し番号を挿入したデータセット (10 列目まで )

欠損値異常値のチェック Excel において数値の欠損値異常値の確認をする際はステータスバーが便利です Excel 画面下側の表示倍率を表す枠の部分をステータスバーといいステータスバーを右クリックすることでその表示内容を選択でき欠損値異常値の確認に利用できますステータスバーを右クリックし表示項目の平均データの個数数値の個数最大値最小値合計にチェックを入れます

5 欠損値異常値のチェック Excel において数値の欠損値異常値の確認をする際はステータスバーが便利です Excel 画面下側の表示倍率を表す枠の部分をステータスバーといいステータスバーを右クリックすることでその表示内容を選択でき欠損値異常値の確認に利用できますステータスバーを右クリックし表示項目の平均データの個数数値の個数最大値最小値合計にチェックを入れます Excel の列頭のアルファベットを左クリックすることで列全体を選択してからステータスバーを確認します 3-2[1] Excel におけるデータチェックシート 1 クレンジング前データセット単価数量列のチェックデータレコードにおいて一部の情報が利用できないものを欠損値または欠測値といいます欠損値はセルが空白となるケースもあれば N/A と文字列が記入されるケース数値以外の文字列が入力できなかった場合ではなどの異常値が記入されるケースがあります異常値のチェックに利用するのは主にデータの個数数値の個数最大値最小値ですが平均合計の表示もデータの確認に便利です例示の表のように 1 行目に [ 単価 ][ 数量 ] などの変数名が入っている場合はデータの個数よりも数値の個数が 1 小さくなりますがそれ以上の差があれば数値が入るべき列に文字入力があり欠損値の可能性に気が付くことができますステータスバーの最大値や最小値が現実的な値になっているかを確認することで簡潔な異常値のチェックができますステータスバーの表示内容を選択左クリック列全体を選択して異常値を確認 E 列 [ 単価 ] 選択時のステータスバー左クリックデータの個数よりも数値の個数が 32 小さく変数名以外に文字の入力が 32 あることに気がつきます最小値最大値は現実的な値で問題はなさそうです F 列 [ 数量 ] 選択時のステータスバー右クリックデータの個数よりも数値の個数が 3 小さく変数名以外に文字の入力が 33 あることに気がつきます最小値最大値は異常値であることにも気がつきます 5

文字列の表記揺れのチェック 3-2[1] Excel におけるデータチェックシート 1 クレンジング前データセット商品名列のチェック Excel のフィルターを使うと文字列の表記揺れのパターンを簡単に確認できます [ 商品名 ] の列にははさみとハサミが混在文字のはじめに空白が入っているなどの表記揺れがあります表記揺れはデータ集計

半角と全角は区別する一方で大文字と小文字は区別せず大文字小文字の表記揺れはフィルターでは確認できません対象とする列の一部のセルを選択した状態で Excel 上部のデータタブにあるフィルターを左クリックして表示されたメニューからフィルターを左クリックしてください表記揺れを確認したい列にある ( 下向きの三角 )

6 文字列の表記揺れのチェック 3-2[1] Excel におけるデータチェックシート 1 クレンジング前データセット商品名列のチェック Excel のフィルターを使うと文字列の表記揺れのパターンを簡単に確認できます [ 商品名 ] の列にははさみとハサミが混在文字のはじめに空白が入っているなどの表記揺れがあります表記揺れはデータ集計データ分析の障害となるため文字列を統一する必要がありますフィルターの本来の用途は指定した名称に一致する行を選択して抜き出すことですが名称をリスト化してくれるために表記揺れの確認に利用できますひらがなとカタカナの混在空白の挿入半角全角の相異といった表記揺れの確認にはフィルターが便利です Excel のフィルターは半角と全角は区別する一方で大文字と小文字は区別せず大文字小文字の表記揺れはフィルターでは確認できません対象とする列の一部のセルを選択した状態で Excel 上部のデータタブにあるフィルターを左クリックして表示されたメニューからフィルターを左クリックしてください表記揺れを確認したい列にある ( 下向きの三角 ) が入った四角をクリックすることで文字列のリストが表示されます対象列を選択した状態で [ データ ] タブのフィルターをクリック列頭の箱のボタンをクリック左クリック左クリック表記揺れの例文字入力の前の空白ひらがなとカタカナの混在シャーペンシャープペンの混在黒と BLACK の混在表記揺れの修正はプロセスが長いためまずは異常値の確認と修正を行った後に説明します 6

欠損値異常値の置き換え特定の条件に基づくセルの値の変換には Excel の IF 関数が便利です ExcelのIF 関数は =IF( 条件式, 条件を満たす場合の出力, 条件を満たさない場合の出力 ) とコンマで区分して入力することで条件式で場合分けした出力ができます IF 関数で数値を転記し数値でなければピリオド NaN を出力する場合セルに =IF(E2<10000,E2, NaN

Excel ではセルに = に続いて関数名を記入します数値のみの転記 Excelの条件式において記号やスペースを含む全ての文字はあらゆる数値より大きい値 ( 無限大 ) として扱われますこのため文字入力の可能性がある列においては考えられる下限の0より大きいかを条件とする =IF(E2>0,E2, NaN ) ではなく考えられる上限値 ( 例えば10000) より小さいかを条件とする

7 欠損値異常値の置き換え特定の条件に基づくセルの値の変換には Excel の IF 関数が便利です ExcelのIF 関数は =IF( 条件式, 条件を満たす場合の出力, 条件を満たさない場合の出力 ) とコンマで区分して入力することで条件式で場合分けした出力ができます IF 関数で数値を転記し数値でなければピリオド NaN を出力する場合セルに =IF(E2<10000,E2, NaN ) と入力すれば対象セルの E2 が考えられる上限のより小さい数値であれば E2 の値をそのまま出力し文字を含めそれ以外なら NaN を出力することで数値のみを転記できます 3-2[2] Excel 関数によるデータクレンジングシート 2 関数によるクレンジング G 列 H 列の導出括弧内に対象となる数値やセルを指定することで定められた処理をするものを関数といいます Excel ではセルに = に続いて関数名を記入します数値のみの転記 Excelの条件式において記号やスペースを含む全ての文字はあらゆる数値より大きい値 ( 無限大 ) として扱われますこのため文字入力の可能性がある列においては考えられる下限の0より大きいかを条件とする =IF(E2>0,E2, NaN ) ではなく考えられる上限値 ( 例えば10000) より小さいかを条件とする =IF(E2<10000,E2, NaN ) としてください欠損値はプログラミング言語や分析ソフトウェアでの利用も考慮して NA NULL NAN. で表しますがこの講座では NaN に置き換えます IF 関数で -1 や 9999 といった異常値も除き 0 以上 100 以下のみ数値を出力する場合セルに =IF(AND(F2>=0,F2<=100),F2, NaN ) と入力すれば対象セルの F2 が 0 以上 100 以下なら E2 の値をそのまま出力しそうでなければ NaN を出力することで数値のみを転記できます条件式の中に入っているANDは両方満たす場合のかつを表すExcel 関数でコンマで区切ることで複数の条件を与えることができますまたどちらかを満たす場合のまたはを表すORというExcel 関数もあります Excelの条件式ではより大きい (>) より小さい(<) の記号の後ろにイコール(=) を入れることで以上 (>=) 以下(<=) となります 0 以上 100 以下の数値の転記関数を入力後そのセルの右下の黒いをダブルクリックすると下側の列にも同じように関数が入ります 7

表記揺れの統一 (1)PHONETIC 関数の利用 PHONETIC 関数はひらがなカタカナの表記揺れ統一に利用できます元の商品名を右側が空白の列にコピーしてから 1 列ずつ右に変換していく形で表記揺れを補正していきます 2 行目で Excel 関数を作った後はセルの右下の黒い四角をダブルクリックして

初期設定において PHONETIC 関数はひらがな半角カタカナを全角カタカナで出力します PHONETIC 関数は例外的に関数の出力を引き継げません例えば A1 に黒やクロと入力し B1 に =PHONETIC(A1) と入力すればクロと出力しますが C1 に =PHONETIC(B1)

ひらがなとカタカナの統一には常に利用できますが漢字の読み仮名については Excelに実際に漢字変換して入力した設定が反映され他のファイルからコピー & ペーストしたり CSVを読み込んだ場合は漢字の読み仮名がつかず漢字のまま出力されてしまいます CSV 等から読み込んだ漢字に一括して

8 表記揺れの統一 (1)PHONETIC 関数の利用 PHONETIC 関数はひらがなカタカナの表記揺れ統一に利用できます元の商品名を右側が空白の列にコピーしてから 1 列ずつ右に変換していく形で表記揺れを補正していきます 2 行目で Excel 関数を作った後はセルの右下の黒い四角をダブルクリックして列の最下段まで同じ関数を反映させます 3-2[2] Excel 関数によるデータクレンジングシート 2 関数によるクレンジング J 列の導出 PHONETIC( フォネティック ) 関数 : 文字列の読み仮名をカタカナで出力セルに =PHONETIC(I2) と入力すれば対象セルI2のフリガナを出力します初期設定において PHONETIC 関数はひらがな半角カタカナを全角カタカナで出力します PHONETIC 関数は例外的に関数の出力を引き継げません例えば A1 に黒やクロと入力し B1 に =PHONETIC(A1) と入力すればクロと出力しますが C1 に =PHONETIC(B1) と入力しても B1 のクロの出力を引き継がず C1 は空白となりますこのため PHONETIC 関数は変換プロセスの最初など値そのものを括弧内に指定する必要があります読み仮名 ( カタカナ ) で統一 PHONETIC 関数における漢字の読み仮名 PHONETIC 関数はひらがなとカタカナの統一には常に利用できますが漢字の読み仮名については Excelに実際に漢字変換して入力した設定が反映され他のファイルからコピー & ペーストしたり CSVを読み込んだ場合は漢字の読み仮名がつかず漢字のまま出力されてしまいます CSV 等から読み込んだ漢字に一括して標準的な読み仮名をつける場合は読み仮名を付けたい範囲を選択し Alt +F11 で Visual Basic を表示し表示のボタンからイミディエイトウィンドウを選択し表示された欄に selection.setphonetic と入力し Enter を押してくださいフリガナの誤り等は Excel のメニューのふりがなの編集から変更できますふりがなの設定ではひらがな表示への変更も可能です 8

表記揺れの統一 (2)TRIM UPPER 関数の利用 TRIM 関数は空白の除去 UPPER 関数は大文字への統一に利用できます TRIM 関数は文字列の前と後にある全角および半角の空白を除去して出力します 3-2[2] Excel 関数によるデータクレンジングシート 2 関数によるクレンジング K 列 L 列の導出 TRIM( トリム ) 関数 :

半角空白の除去 UPPER 関数は英字の小文字を大文字に統一して出力します UPPER( アッパー ) 関数 : 文字を全て大文字に変更して出力アルファベットの大文字への統一セルに =UPPER(K2) と入力すれば対象セル K2 のアルファベットを全て大文字で統一します Excel の集計において一般に全角と半角は区別する一方で大文字と小文字は区別しませんしかし

9 表記揺れの統一 (2)TRIM UPPER 関数の利用 TRIM 関数は空白の除去 UPPER 関数は大文字への統一に利用できます TRIM 関数は文字列の前と後にある全角および半角の空白を除去して出力します 3-2[2] Excel 関数によるデータクレンジングシート 2 関数によるクレンジング K 列 L 列の導出 TRIM( トリム ) 関数 : 文字列の始めと終わりの空白を削除して出力空白除去による表記揺れの統一セルに =TRIM(J2) と入力すれば対象セル J2 の前後の空白を除去します TRIM 関数は全角の空白半角の空白をともに除去します TRIM 関数は単語内で複数の空白が続く場合は一つの空白にまとめるため文字内に空白がある場合は空白が全てなくなるわけではありません ( 例 ) ノートノート半角空白の除去 UPPER 関数は英字の小文字を大文字に統一して出力します UPPER( アッパー ) 関数 : 文字を全て大文字に変更して出力アルファベットの大文字への統一セルに =UPPER(K2) と入力すれば対象セル K2 のアルファベットを全て大文字で統一します Excel の集計において一般に全角と半角は区別する一方で大文字と小文字は区別しませんしかし視覚的な統一感他のプログラムでの利用可能性を考えれば大文字と小文字は統一している方が良いです UPPER 関数の代わりに LOWER 関数を利用すればアルファベットを小文字で統一することができます半角と全角の混在がある場合は ASC 関数で半角に統一するか JIS 関数で全角に統一して下さい今回のデータクレンジングではデータチェック時に半角全角の不統一がなかったため ASC 関数の利用は省略しています 9

表記揺れの統一 (3)SUBSTITUTE 関数の利用 SUBSTITUTE 関数は文字の置き換えに利用できます SUBSTITUTE( サブスティチュート ) 関数 : 文字を置き換えて出力セルに =SUBSTITUTE(N2, シャーペン, シャープペン ) と入力すれば対象セル N2 のシャーペンという文字列をシャープペン

引用符で文字列を区切って指定します削除したい文字列がある場合は =SUBSTITUTE(N2, [ 削除対象文字列 ], ) とすることで文字列を削除できます Excel メニューの検索置換機能を利用したデータクレンジングについて Excel の検索と置換から置換機能を使うことでも表記揺れの統一作業は可能ですが Excel

10 表記揺れの統一 (3)SUBSTITUTE 関数の利用 SUBSTITUTE 関数は文字の置き換えに利用できます SUBSTITUTE( サブスティチュート ) 関数 : 文字を置き換えて出力セルに =SUBSTITUTE(N2, シャーペン, シャープペン ) と入力すれば対象セル N2 のシャーペンという文字列をシャープペンに置き換えます 3-2[2] Excel 関数によるデータクレンジングシート 2 関数によるクレンジング置き換えによる表記揺れの統一 M 列 N 列 O 列での置き換え Excel の SUBSTITUTE 関数は =SUBSTITUTE( 対象となるセルの番地, 置き換え元の文字列, 置き換え後の文字列 ) とコンマで区切り引用符で文字列を区切って指定します削除したい文字列がある場合は =SUBSTITUTE(N2, [ 削除対象文字列 ], ) とすることで文字列を削除できます Excel メニューの検索置換機能を利用したデータクレンジングについて Excel の検索と置換から置換機能を使うことでも表記揺れの統一作業は可能ですが Excel 関数を使う場合に比べて作業手順や置換内容が分かりにくくなります本講座のように Excel 関数を使って置換すると作業手順置換内容を簡単に確認することができ事後的に追加するデータレコードがある場合やデータクレンジングの方法を変更したい場合でも対応が容易ですそれでも Excel の置換機能を使う場合は置換した文字のリスト指定範囲を別シート等に記録するようにしましょう 10

クレンジング完了の確認と値での貼り付けデータクレンジング後 ( 改訂後 ) の列を関数との関係が切れた値で貼り付けます異常値や表記揺れの改訂が完了したことをステータスバーやフィルターから確認しますクレンジング前の F 列 [ 数量 ] の選択時のステータスバークレンジング後の H 列 [ 改訂数量 ] の選択時のステータスバー [ 改訂数量 ] は -1 や 9999 といった [

と各商品の統一された名称のみが表示されており表記揺れが解消していることを確認できます分析等に利用する列の貼り付け先を決め元のデータセットと 1 列以上空けるか別シートに値で貼り付けます値での貼り付けはコピーしてから右クリックメニューで指定します値で貼り付けると計算や変換に利用した Excel 関数との関係が切れるため改めて Excel 上のデータ分析が可能になるとともに

11 クレンジング完了の確認と値での貼り付けデータクレンジング後 ( 改訂後 ) の列を関数との関係が切れた値で貼り付けます異常値や表記揺れの改訂が完了したことをステータスバーやフィルターから確認しますクレンジング前の F 列 [ 数量 ] の選択時のステータスバークレンジング後の H 列 [ 改訂数量 ] の選択時のステータスバー [ 改訂数量 ] は -1 や 9999 といった [ 数量 ] の異常な値を一つずつ文字列の NaN に変更し数値の個数は 2 減少し最大値最小値も正常な範囲にあることを確認できます 3-2[3] Excel における分析用データ確認と抽出シート 2 関数によるクレンジング H 列と O 列の確認と Q 列 ~V 列への貼り付け O 列より商品名リストの表記統一を確認日付の区切りの *** と各商品の統一された名称のみが表示されており表記揺れが解消していることを確認できます分析等に利用する列の貼り付け先を決め元のデータセットと 1 列以上空けるか別シートに値で貼り付けます値での貼り付けはコピーしてから右クリックメニューで指定します値で貼り付けると計算や変換に利用した Excel 関数との関係が切れるため改めて Excel 上のデータ分析が可能になるとともに他の分析用のプログラム言語ソフトウェアでも利用できますセルの色や表示形式も貼り付けたい場合はいったん Ctrl+V の通常の貼り付けで書式等を含めて貼り付けた範囲に改めて値で貼り付けます Excel 上で 1 列をあけると視覚的にも区切りが明らかになることに加えてフィルター等でも別のデータセットとして認識されますクレンジング完了の列を値で貼り付け表記揺れと異常値を除いた改訂済データセット (1 列をあけて貼り付け ) 11

フィルターによる不要データレコード ( 行 ) の非表示 Excel のフィルター機能を使って分析に利用するデータレコード ( 行 ) のみを表示しますフィルター本来の用途として区切り文字や欠損値のリストのチェックマークを外し表示対象から除外します改訂データセットに対してフィルターを利用 3-2[3] Excel における分析用データ確認と抽出シート 3 クレンジング後の抽出表示 T

異常値欠損値のデータレコードを分析対象とするデータセットから除去する対処方法を示します区切りの *** と異常値欠損値の NaN を除外して表示 [ 改訂商品名 ] のフィルターから日付の区切りに相当する *** の左側のチェックマークを外します [ 改訂数量 ] のフィルターから異常値を変換した NaN の左側のチェックマークを外します

12 フィルターによる不要データレコード ( 行 ) の非表示 Excel のフィルター機能を使って分析に利用するデータレコード ( 行 ) のみを表示しますフィルター本来の用途として区切り文字や欠損値のリストのチェックマークを外し表示対象から除外します改訂データセットに対してフィルターを利用 3-2[3] Excel における分析用データ確認と抽出シート 3 クレンジング後の抽出表示 T 列と V 列のフィルターによる抽出表示本講座ではこれまでに表記揺れの確認のためにフィルターの表示を利用しました異常値または欠損値があり正しい数値が分からない場合の対処方法は大別して二種類あります一つの対処方法は利用が困難なデータレコードを分析対象とするデータセットから除去することもう一つの対処方法はもっともらしい値を入力することですこの講座ではより簡単な対処方法として異常値欠損値のデータレコードを分析対象とするデータセットから除去する対処方法を示します区切りの *** と異常値欠損値の NaN を除外して表示 [ 改訂商品名 ] のフィルターから日付の区切りに相当する *** の左側のチェックマークを外します [ 改訂数量 ] のフィルターから異常値を変換した NaN の左側のチェックマークを外しますデータセットにおける区切り文字や欠損値のデータレコードが非表示となっていることを確認しますフィルターによって非表示の行 ( データレコード ) がある場合は Excel の左側の行番号を示す文字が青色になります Excel の左側の行表示やの [ 通し番号 ] の値が飛んでいることでオリジナルのデータセットから非表示になっている行があることが分かりますフィルターをかける前 ( 全ての列の表示 ) フィルターをかけた後 ( 区切り行欠損値の非表示 ) 12

分析に利用するデータレコード ( 行 ) の抽出不要な行を除去して分析に使うデータレコードだけを別シートに貼り付けますフィルターによって分析対象とするデータレコード ( 行 )

における分析用データ確認と抽出シート 4 分析用抽出データセット貼り付けたデータレコードの確認非表示の行をコピー対象に含めない点線での表示非表示の行が点線で区切られて表示 Excel

データクレンジング作業と分析作業を区分するために別シートに貼り付けますクレンジング前データと抽出データの行の対応除外された行を分かりやすくするためにも講座の冒頭部で [ 通し番号 ]

13 分析に利用するデータレコード ( 行 ) の抽出不要な行を除去して分析に使うデータレコードだけを別シートに貼り付けますフィルターによって分析対象とするデータレコード ( 行 ) のみを表示した状態でそれらの列を全て選択しコピーをクリックすると非表示の行は点線で区切られてコピー範囲が表示されますフィルターをかけた状態でコピーを選択 3-2[3] Excel における分析用データ確認と抽出シート 4 分析用抽出データセット貼り付けたデータレコードの確認非表示の行をコピー対象に含めない点線での表示非表示の行が点線で区切られて表示 Excel のシート群の右側にあるボタンをクリックして新規作成したシートにコピーしたデータレコードを貼り付けますシート内で行 ( データレコード ) の一貫性を確保することに加えてデータクレンジング作業と分析作業を区分するために別シートに貼り付けますクレンジング前データと抽出データの行の対応除外された行を分かりやすくするためにも講座の冒頭部で [ 通し番号 ] をつけていました新規作成したシートへの必要なデータレコードのみを貼り付け分析対象から外した行 ( データレコード ) を除外して貼り付けることができます以上でデータクレンジングと分析用データレコードの抽出を終え以降ではデータ集計を行います 13

全体の合計値の導出 :SUM 関数売上額の列に対して SUM 関数を用いて合計値を導出します 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計個々の行にある単価と数量を掛け合わせて [ 売上額 ] を作成します G2 セルに =E2*F2 と入力します G2 セルにおける売上額 ( 単価数量 ) の導出シート 5

セル選択時に右下に表示されるをダブルクリックすることで G 列の下部に同じルールの計算を適用します右下のをダブルクリックすることで全行に適用ダブルクリック売上の列全体を範囲指定した際のステータスバーの合計値および合計値を導出する SUM 関数によって [ 合計売上額 ] を把握できます SUM 関数では文字列は除外して計算されるため

14 全体の合計値の導出 :SUM 関数売上額の列に対して SUM 関数を用いて合計値を導出します 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計個々の行にある単価と数量を掛け合わせて [ 売上額 ] を作成します G2 セルに =E2*F2 と入力します G2 セルにおける売上額 ( 単価数量 ) の導出シート 5 抽出データセットの集計各行の売上額の導出と合計売上額の表示データクレンジングの完了後は Excel 上のピボットテーブルを使うケースもあれば統計分析用のプログラミングソフトウェアで処理することもあります Excel のピボットテーブルを利用したデータ処理は講座 3-3 プログラミングソフト R を使ったデータ処理は講座 4-3 で示します G2 セル選択時に右下に表示されるをダブルクリックすることで G 列の下部に同じルールの計算を適用します右下のをダブルクリックすることで全行に適用ダブルクリック売上の列全体を範囲指定した際のステータスバーの合計値および合計値を導出する SUM 関数によって [ 合計売上額 ] を把握できます SUM 関数では文字列は除外して計算されるため変数名を含んで範囲指定をすることができます Excel では ( 左端の列 : 右端の列 ) の形で範囲指定ができるので G 列全体の合計値を導出する場合は =SUM(G:G) と指定してください SUMIF( サムイフ ) 関数 : 対象範囲の合計値を算出ステータスバーにおける売上高に関する表示 = SUM 関数での合計値の出力続いて日付別や商品別に売上を集計するために各項目のリストを作成します 14

重複の削除による項目名リスト作成条件別の集計値を導出するために重複の削除によって項目名リストを作成します項目名リスト用の列の配置 3-2[4] Excel

関数で条件別の集計値を導出するためには集計対象とする項目名をリストアップする必要があります条件別の集計値は講座 3-3で示すピボットテーブルでも導出できますがここではExcel

をO 列に貼り付け各列を選択した状態でExcelのメニューのデータタブにある重複の削除をクリックします表示されたダイアログボックスの設定を変えずに OK をクリックすると

が一致しているなどの重複記入があるデータセットの場合重複の削除はデータクレンジングにおいても利用しますダイアログボックスで OK をクリック重複削除に関する情報表示 [ 日付

15 重複の削除による項目名リスト作成条件別の集計値を導出するために重複の削除によって項目名リストを作成します項目名リスト用の列の配置 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計 K 列と L 列を選択して重複の削除をクリックシート 5 抽出データセットの集計 K 列と L 列 O 列における項目名リストの作成 Excel 関数で条件別の集計値を導出するためには集計対象とする項目名をリストアップする必要があります条件別の集計値は講座 3-3で示すピボットテーブルでも導出できますがここではExcel 関数を利用した条件別の集計値の導出を示します項目名リストを作成するためにB 列とC 列の [ 日付 ] と [ 曜日 ] をK 列とL 列へ 2 列あけてD 列の [ 改訂商品名 ] をO 列に貼り付け各列を選択した状態でExcelのメニューのデータタブにある重複の削除をクリックします表示されたダイアログボックスの設定を変えずに OK をクリックするとそれぞれの項目名リストが表示されます重複の削除は本来指定した変数の組み合わせから重複データを除外するための機能ですが項目名リスト作成にも利用できますデータレコードの ID が一致しているなどの重複記入があるデータセットの場合重複の削除はデータクレンジングにおいても利用しますダイアログボックスで OK をクリック重複削除に関する情報表示 [ 日付 ] と [ 曜日 ] と [ 改訂商品名 ] のリスト重複の削除は記録が残らないため操作内容を記録しておくことが望ましいです [ 日付と曜日 ] と [ 商品名 ] に関して重複と漏れのない項目名リストが完成 15

3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計参考 Excel における相対参照と絶対参照 Excel におけるセルの参照には相対参照と絶対参照の 2 種類がありますシート参考相対参照と絶対参照相対参照と絶対参照の確認次の VLOOKUP 関数の照合対象範囲の設定の仕方に関連して Excel の相対参照と絶対参照を紹介します Excel には

のシート参考では行列行列の 3 種で相対参照と絶対参照の違いを確認できますシート参考の C3~F3 セルを選択した状態で F3 の右下に表示されるをクリックして確認してくださいシート参考の行の相対参照と絶対参照相対参照と絶対参照の組み合わせによる出力絶対参照にしたい参照の前に $ マーク記入ダブルクリックシート参考の J 列および P

16 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計参考 Excel における相対参照と絶対参照 Excel におけるセルの参照には相対参照と絶対参照の 2 種類がありますシート参考相対参照と絶対参照相対参照と絶対参照の確認次の VLOOKUP 関数の照合対象範囲の設定の仕方に関連して Excel の相対参照と絶対参照を紹介します Excel にはセルのコピーや入力の引き延ばしに応じて演算や関数が参照するセルが対応する形で移動する相対参照と参照するセルが固定されている絶対参照があります Excel の標準設定は相対参照であり絶対参照を指定する操作をしなければ自動的に相対参照になっています絶対参照を行うには演算や Excel 関数で他のセルを参照しているセルの記入に $( ドル記号 ) を挿入します実習用 Excel のシート参考では行列行列の 3 種で相対参照と絶対参照の違いを確認できますシート参考の C3~F3 セルを選択した状態で F3 の右下に表示されるをクリックして確認してくださいシート参考の行の相対参照と絶対参照相対参照と絶対参照の組み合わせによる出力絶対参照にしたい参照の前に $ マーク記入ダブルクリックシート参考の J 列および P 列の青いセルの範囲を選択して水色の範囲に入力を引き延ばして出力を確認してください演算や関数で参照するセルの指定の前に $( ドル記号 ) を記入すると絶対参照になりセルのコピーや入力の引き延ばしをしても参照するセルが変わらず固定されています横の行のみ絶対参照にする場合は A$1 縦の列のみ絶対参照にする場合は $A1 という形式で指定し行と列の双方を固定する場合は $A$1 と固定したい行または列の前に $ を記入します 16

データセットの結合 (1)VLOOKUP 関数の利用 VLOOKUP 関数を使ってデータセットの結合や変数の追加ができます VLOOKUP 関数を使用して対応する天気を出力 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計シート 4 と 5 の AA AB 列には日付別天気データがあり日付曜日のリストの右側に天気のデータを結合します天気データを日付データに結合するためには

照合する文字が順不同になっている項目であってもデータセットを結合できます Excel の VLOOKUP 関数は =VLOOKUP( 照合する文字, 照合対象範囲, 照合対象範囲内の表示する列目, 近似値の可否 ) とコンマで区切って指定することで照合する文字が照合対象範囲の一列目が一致した場合に照合対象範囲内の表示する列目の文字列を表示します M2 のセルに

17 データセットの結合 (1)VLOOKUP 関数の利用 VLOOKUP 関数を使ってデータセットの結合や変数の追加ができます VLOOKUP 関数を使用して対応する天気を出力 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計シート 4 と 5 の AA AB 列には日付別天気データがあり日付曜日のリストの右側に天気のデータを結合します天気データを日付データに結合するためには Excel の VLOOKUP 関数を利用します照合対象範囲の [ 日付 ] と [ 天気 ] のリストシート 5 抽出データセットの集計 M 列における天気データセットとの結合今回の実習用データでは K 列は重複のない日付順になっているので AB 列の該当部分を貼り付けることでもデータセットを結合できますが VLOOKUP 関数は照合する文字に重複があったり照合する文字が順不同になっている項目であってもデータセットを結合できます Excel の VLOOKUP 関数は =VLOOKUP( 照合する文字, 照合対象範囲, 照合対象範囲内の表示する列目, 近似値の可否 ) とコンマで区切って指定することで照合する文字が照合対象範囲の一列目が一致した場合に照合対象範囲内の表示する列目の文字列を表示します M2 のセルに =VLOOKUP(K2,AA2:AB36,2,FALSE) と入力すると 7 月 1 日の天気データとして晴れと表示されます Excel 関数における範囲の指定は左上のセルの番地 : 右下のセルの番地として指定します AA2:AB36 という指定で 6 月 29 日 ~8 月 2 日の天気データが記載された 35 行 2 列の長方形の範囲指定となりますなお AA:AB とセルの番地の数値の記入を抜けば列全体の指定になります VLOOKUP 関数の第 1 項目の K2 にある文字 7 月 1 日と第 2 項目の AA2:AB43 の範囲の1 列目の 6 月 29 日 ~8 月 2 日の文字列を照合し第 4 項目によって近似値を許可せずに完全一致の文字列がある行において第 3 項目の 2 列目の文字をセルに出力します近似値の可否は許可する場合は TRUE 許可しない場合は FALSE と入力しますデータセットの結合では原則として FALSE にしてください照合する文字の列関数の出力の列照合対象範囲の 1 列目照合対象範囲の 2 列目 17

データセットの結合 (2)VLOOKUP 関数の指定 VLOOKUP 関数の照合対象範囲は絶対参照での指定が便利です 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計 VLOOKUP 関数を利用した M2 のセルの

追加したい変数が天気データの一種類のみであるため照合対象範囲の列側を絶対参照で固定する必要はありませんもし結合追加したい変数が複数ある場合は第 2 項目は行列ともに絶対参照で照合対象範囲を固定して第 3

抽出データセットの集計絶対参照での入力の引き延ばしダブルクリック VLOOKUP 関数の第 1 項目の照合する文字は相対参照で参照先が移動していますが第 2 項目の照合対象範囲の参照先は絶対参照で固定されています VLOOKUP

18 データセットの結合 (2)VLOOKUP 関数の指定 VLOOKUP 関数の照合対象範囲は絶対参照での指定が便利です 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計 VLOOKUP 関数を利用した M2 のセルの =VLOOKUP(K2,AA2:AB36,2,FALSE) の第 2 項目の照合対象範囲の行を絶対参照に変更すべく =VLOOKUP(K2,AA$2:AB$36,2,FALSE) と $ マークを挿入します今回の実習用データでは結合追加したい変数が天気データの一種類のみであるため照合対象範囲の列側を絶対参照で固定する必要はありませんもし結合追加したい変数が複数ある場合は第 2 項目は行列ともに絶対参照で照合対象範囲を固定して第 3 項目の数字を増やすことで複数の変数を結合追加します M2 セルの右下のをダブルクリックするか下側へドラッグすることによって 3 行目以下のセルも同様に入力します絶対参照での入力の引き延ばし絶対参照による参照先の固定シート 5 抽出データセットの集計絶対参照での入力の引き延ばしダブルクリック VLOOKUP 関数の第 1 項目の照合する文字は相対参照で参照先が移動していますが第 2 項目の照合対象範囲の参照先は絶対参照で固定されています VLOOKUP 関数の第 2 項目を相対参照のままで入力を引き延ばすと照合対象範囲の参照先がずれてしまいます相対参照での入力の引き延ばし相対参照による参照先のずれ VLOOKUP 関数の第 2 項目の照合対象範囲が相対参照のままでは M 列の入力を引き延ばした際に参照先も対応する形で移動してずれてしまいます 18

項目名別合計値の導出 :SUMIF 関数 SUMIF 関数は項目別の合計値を導出できます ExcelのSUMIF 関数は =SUMIF( 照合対象範囲, 照合する文字, 合計対象範囲 ) とコンマで区切って指定することで照合対象範囲と照合する文字が一致した行に関して合計対象範囲の合計値を導出します日付別の合計売上額を導出するために照合対象範囲をデータセットの日付のB 列

=SUMIF(B$2:B$998,K2,G$2:G$998) と入力します 2 行目の日付別合計額が正しく表示されればセルの右下のをダブルクリックするか下側に延ばして3 行目以下も同様に入力します照合対象範囲や合計対象範囲を列全体とする場合は絶対参照とは別の指定方法として =SUMIF(B:B,K2,G:G) と指定する方法もあります相対参照による問題は

19 項目名別合計値の導出 :SUMIF 関数 SUMIF 関数は項目別の合計値を導出できます ExcelのSUMIF 関数は =SUMIF( 照合対象範囲, 照合する文字, 合計対象範囲 ) とコンマで区切って指定することで照合対象範囲と照合する文字が一致した行に関して合計対象範囲の合計値を導出します日付別の合計売上額を導出するために照合対象範囲をデータセットの日付のB 列照合する文字を項目名リストの重複のない日付のK 列合計対象範囲をデータセットの売上額のG 列に設定します SUMIF( サムイフ ) 関数 : 照合対象範囲と照合する文字が一致した行で合計値を算出 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計 [ 日付別合計額 ] の表示照合対象範囲および合計対象範囲の最上段最下段の行を絶対参照で指定し =SUMIF(B$2:B$998,K2,G$2:G$998) と入力します 2 行目の日付別合計額が正しく表示されればセルの右下のをダブルクリックするか下側に延ばして3 行目以下も同様に入力します照合対象範囲や合計対象範囲を列全体とする場合は絶対参照とは別の指定方法として =SUMIF(B:B,K2,G:G) と指定する方法もあります相対参照による問題は指定セルの移動によって参照先の行が変わりますが列全体を指定すると変化する行自体がありません代替的な指定方法 : 同様の手順で項目名リストの商品名の右側に商品別販売数および商品別合計数を導出しますシート 5 抽出データセットの集計 N 列 P 列 Q 列の項目別合計値の導出商品別売上数は先頭行に照合する文字をボールペン BLACK のセル番地 N2 とする =SUMIF(D$2:D$998,N2,F$2:F$998) と入力しボールペン BLACK の売上数の表示後にセル右下のをダブルクリックします [ 商品別売上数 ][ 商品別合計額 ] の表示商品別合計額は先頭行に照合する文字をボールペン BLACK のセル番地 N2 とする =SUMIF(D$2:D$998,N2,G$2:G$998) と入力しボールペン BLACK の合計額の表示後にセル右下のをダブルクリックします 19

項目名別平均値の導出 :AVEREGEIF 関数 AVERAGEIF 関数は項目別の平均値を導出できます AVERGEIF( アベレージイフ ) 関数 : 照合対象範囲と照合する文字が一致した行で平均値を算出 [ 曜日別平均売上額 ] および [ 天気別平均売上額 ] の表示 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計シート 5 抽出データセットの集計 T 列 V

20 項目名別平均値の導出 :AVEREGEIF 関数 AVERAGEIF 関数は項目別の平均値を導出できます AVERGEIF( アベレージイフ ) 関数 : 照合対象範囲と照合する文字が一致した行で平均値を算出 [ 曜日別平均売上額 ] および [ 天気別平均売上額 ] の表示 3-2[4] Excel におけるデータセットの結合と集計シート 5 抽出データセットの集計 T 列 V 列の項目別平均値の導出 Excel の AVERAGEIF 関数は =AVEREGEIF( 照合対象範囲, 照合する文字, 平均対象範囲 ) とコンマで区切って指定することで照合対象範囲と照合文字が一致した行に関して平均対象範囲の平均値を導出します [ 曜日別平均売上額 ] および [ 天気別平均売上額 ] を導出するために S 列に月火水木金土日の [ 曜日 ] U 列に晴れくもり雨の [ 天気 ] の項目を文字列で記入し項目名別リストの合計売上額を AVERAGEIF 関数で指定します [ 曜日別平均売上額 ] は先頭行に照合する文字を月のセル番地 S2 とする =SUMIF(L$2:$L$32,S2,N$2:N$32) と入力し月の平均売上額の表示後にセル右下のをダブルクリックします [ 天気別平均売上額 ] は先頭行に照合する文字を晴れのセル番地 S2 とする =SUMIF(M$2:M$32,U2,N$2:N$32) と入力し晴れの平均売上額の表示後にセル右下のをダブルクリックします [ 曜日別平均売上額 ] の出力より水曜日が最も平均売上額が高く日曜日が最も平均売上額が低いことが分かります [ 天気別平均売上額 ] は晴れの日で 10,859 円くもりの日で 8,901 円雨の日で 7,857 円です 20

21 時間の経過に関するデータの可視化 : 折れ線グラフ時間の経過に関するデータの可視化は折れ線グラフが適しています 3-2[5] Excel におけるデータの可視化推移などの時間の経過に関するデータの可視化は折れ線グラフが適しており [ 日付別合計額 ] を可視化します集計表も可視化の一種ですが画像で把握できるグラフでの可視化の方が理解しやすく印象に残りやすくなりますグラフの横軸にしたい日時の情報と数値のデータを縦に並べ範囲を選択した状態で Excel の挿入タブのグラフ折れ線内にある折れ線またはマーカー付き折れ線をクリックします 6 折れ線グラフ折れ線グラフの作成集計表による可視化日付日付別合計額 7 月 1 日 11,020 7 月 2 日 10,450 7 月 3 日 8,780 7 月 4 日 7,520 7 月 5 日 7,700 7 月 6 日 8,340 7 月 7 日 10,840 7 月 8 日 9,940 : : ( 円 ) 15,000 13,000 11,000 9,000 折れ線グラフによる推移の可視化日付別合計額 7 月 22 日 14,120 7,000 7 月 26 日 5,920 5,000 7 月 1 日 7 月 6 日 7 月 11 日 7 月 16 日 7 月 21 日 7 月 26 日 7 月 31 日右上のグラフでは最大値と最小値のデータラベルを折れ線グラフ内に記入していますグラフ内の各データを表すマーカーを右クリックしてデータラベルの追加をクリックするとグラフ内にデータの値が表示されます全てのマーカーが選択された状態でデータラベルの追加を選択することで一括してデータラベルを入れることができます表示されたデータラベルを右クリックしデータラベルの書式設定を選択することでデータラベルの表示内容や区切り方を選択できます 21

3-2[5] Excel におけるデータの可視化割合に関するデータの可視化 : 円グラフ割合に関するデータの可視化は円グラフが適しています割合の構成表示は円グラフが適しており [ 商品別合計額 ] の構成を円グラフで可視化します 7 円グラフ円グラフの作成円グラフは割合が大きい順に表示すると分かりやすいためまず [ 商品別合計額 ] が大きい項目順に並べ替えます

22 3-2[5] Excel におけるデータの可視化割合に関するデータの可視化 : 円グラフ割合に関するデータの可視化は円グラフが適しています割合の構成表示は円グラフが適しており [ 商品別合計額 ] の構成を円グラフで可視化します 7 円グラフ円グラフの作成円グラフは割合が大きい順に表示すると分かりやすいためまず [ 商品別合計額 ] が大きい項目順に並べ替えます並べ替えたい変数を指定してデータタブの並べ替えをクリックして降順 ( 大きい方から降りていく順 ) に並べ替えます Excelの機能における並べ替えによる商品別合計額の降順の並び替え並べ替えは記録が残らないため操作内容を記録しておくことが望ましいです割合を区分する商品名の情報と割合を表したい商品別合計額の情報を縦に並べ範囲を選択した状態でExcelの挿入タブのグラフ円をクリックします円グラフを右クリックしてデータラベルの追加をクリックし値にチェックすると額が表示されパーセンテージにチェックすると割合が表示されますデータラベルの引出線を表示するによってグラフの外側の白地の部分にラベルの情報を記入できます商品別合計額が大きい順に並べ替えたデータに基づく円グラフの作成商品名商品別合計額ハサミ 97,600 ボールペン BLACK 47,100 ノート 45,450 シャープペン 42,000 エンピツ 27,120 ボールペン RED 16,400 ケシゴム 12, ボールペン RED 16,400 6% エンピツ 27,120 9% シャープペン 42,000 15% ケシゴム 12,400 4% ノート 45,450 16% 商品別合計額ハサミ 97,600 34% ボールペン BLACK 47,100 16%

23 項目間の差を示すデータの可視化 : 棒グラフ水準や項目間の差に関する表示は棒グラフが適しています異なる項目の水準の差を示す可視化は棒グラフが適しています分類としたい項目のテキストと水準を表したい数値を縦に並べ範囲を選択した状態で Excel の挿入タブのグラフ縦棒または横棒クリックしますここでは例示として横棒のグラフを使って [ 曜日別平均売上額 ] の可視化を説明します可視化においては作成者が強調したい点を図表に入れ込むことができるケースがあります営業資料などの作成者の主観的な強調が許容されるケースもあれば学術資料などの客観的画一的な表示が望ましいケースもあります下記の 3 種の図表が持っている情報量は同じですが情報の分かりやすさ印象は異なりますグラフの最大値最小値といった表示範囲を変更し縮尺を変えるだけでもグラフの印象が変わります表による可視化客観的画一的な棒グラフ尺度を変更し強調表示をした棒グラフ曜日曜日別平均売上額月 8,418 火 9,303 水 10,568 木 9,994 金 8,868 土 9,843 日 7,668 月火水木金土日曜日別平均売上額 ( 円 ) 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 7,668 8,418 9,303 8,868 10,568 9,994 9,843 月火水木金土日 3-2[5] Excel におけるデータの可視化曜日別平均売上額 ( 円 ) 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 7,668 8,418 8,868 9,303 10,568 9,994 9,843 8 棒グラフ棒グラフの作成 23

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション総務省 ICTスキル総合習得教材概要版 eラーニング用 [ コース3] データ分析 3-2: データのクレンジングと可視化 [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 実習紹介本講座の学習内容 (3-2: データのクレンジングと可視化 ) 講座概要 Microsoft Excel のステータスバーを利用した異常値の確認方法を紹介します