内容紹介
実務における様々な意思決定をExcelで分析する!
本書は実務における様々な意思決定を行う際に、データ分析に基づいた客観的判断を下すための考え方を紹介するもの。筆者自身が欧米のビジネススクールで学んだデータ分析による意思決定論をできるだけ自身の実務経験と合わせた内容にし、Excelを用いた複数のツールや実例とともに解説する。
このような方におすすめ
◎ 情報系、経営システム系の学生
◎ 意思決定支援法が必要な社会人
◎『Excelで学ぶAHP入門』、『Excelで学ぶ実験計画法 シックスシグマと重回帰分析』の読者
目次
主要目次
第1章 意思決定論について
第2章 データ分析のための基礎知識
第3章 相関係数
第4章 検定(“違い”を証明する)
第5章 回帰分析(Regression Analysis)
第6章 最適化問題(線形計画法:Linear Programming)
第7章 期待値とDecision Tree
第8章 ゲーム理論(Game Theory)
第9章 意思決定における心理的要素
詳細目次
はじめに
第1章 意思決定論について
1-1 人間の主観と理論
1-2 平均値の功罪.
1-3 リスクとデータ分析
1-4 モデリング(Decision Modeling)
1.4.1 データ収集
1.4.2 モデル選定
1.4.3 結果の解釈・検証
第2章 データ分析のための基礎知識
2-1 統計関連のExcel関数
2-2 意思決定に必要な統計手法
第3章 相関係数
3-1 相関係数について
3-2 相関係数
3-3 相関係数の算出
3.3.1 Excel関数を使う
3.3.2 Excelの「分析ツール」を使う
3.4 相関係数を用いた応用例
3.4.1 売上の季節要因(Seasonality)分析
3.4.2 CS(Customer Satisfaction)分析
第4章 検定(違いを証明する)
4-1 母集団と標本(サンプル)
4-2 検定とは
4-3 独立性の検定
4-4 t検定
4-5 分散分析
第5章 回帰分析(Regression Analysis)
5-1 回帰分析についての概要
5-2 回帰分析の考え方
5-3 回帰分析のメカニズム
5-4 重回帰分析(3変数以上の回帰分析)
5.4.1 回帰統計
5.4.2 分散分析表
5.4.3 検証するポイント
5-5 回帰分析の応用
5.5.1 標準化係数
5.5.2 ダミー変数(Dummy variables)
5.5.3 在庫分析例
5.5.4 数量化定理Ⅰ類
第6章 最適化問題(線形計画法:Linear Programming) 119
6-1 最適化問題とは
6-2 最適化問題の考え方
6-3 Excel ソルバーを用いた最適化問題
6.3.1 課題の整理とスプレッドシートの作成
6.3.2 ソルバーを立ち上げる
6-4 様々な応用例
6.4.1 輸送費最適化問題
6.4.2 マーケティングミックス決定問題
6.4.3 プロジェクトチーム編成問題
6.4.4 サプライチェーン システム デザイン問題
6.4.5 予算策定問題
第7章 期待値とDecision Tree
7-1 期待値とは
7-2 Decision Tree
7-3 Decision Treeの限界
7.3.1 Decision Treeの限界例
第8章 ゲーム理論(Game Theory)
8-1 ゲーム理論について
8-2 同時進行の1回ゲーム
8.2.1 絶対優位戦略
8.2.2 最適反応と純粋ナッシュ均衡
8.2.3 混合戦略と混合ナッシュ均衡
8.2.4 ランダム化のための確率を求める(ゴールシーク)
8-3 同時進行の複数回ゲーム
8-4 交互進行の複数回ゲーム
8-5 協力ゲーム
8.5.1 「ナッシュの交渉解」の計算
第9章 意思決定に関わる心理的要素
9-1 合理的意思決定とHeuristics
9-2 心理的要素に絡む例題
9.2.1 練習問題.
9.2.2 解説
参考文献
おわりに
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