Excel で学ぶ ビジネスデータ分析の基礎
ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック対応
公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴
2022 年 4 月 27 日現在
公式テキスト正誤表頁ix35

場所
本書について（ページ下部へ追加）

第 4 章 レンジ
補足
第 7 章 度数分布表
757.3 ヒストグラムが何かを知る
・外れ値はあるか の解説

75

第 7 章 度数分布表
脚注 1

誤正修正

イラストについて
初版
各章の冒頭の挿絵は、該当章の学習内容をイメージするためのエピソ
第 2 刷済ードをイラスト化したもので、必ずしも本文の解説を補足するものではありません。
4.2 では、レンジを求める際に、「MAX」関数と「MIN」関数を使用しまし 4.2 では、レンジを求める際に、「MAX」関数と「MIN」関数を使用しまし初版
た。ここで解説した方法以外にも第 1 章（1.2.4）」で示したような方法が た。「MAX」関数や「MIN」関数を挿入する方法は、本章で解説した方第 2 刷済あります。
法以外にも、第 1 章（1.2.4）で示した挿入方法があります。
・外れ値はあるか・外れ値はあるか
初版
ヒストグラムを観察し、ほかのデータと比べて明らかにかけ離れた値を ヒストグラムを観察し、ほかのデータと比べて明らかにかけ離れた値を
第 9 刷済示しているデータが存在する場合、外れ値である可能性があります。 示しているデータが存在する場合、外れ値である可能性があります。
図 7.3 は 7 番目のデータだけがほかのデータよりも以上に高くなってい 図 7.3 はほかのデータよりかけ離れた値として、15 があることが一目でることが一目で確認できます。
確認できます。
1 検定や推定：統計学における分析手法です。検定は、観測データ 1 検定や推定：統計学における分析手法です。検定は、観測データ初版の母集団に対して仮説か成り立つかどうかを判断する手法です。推定 の母集団に対して仮説が成り立つかどうかを判断する手法です。推定
第 9 刷済は、観測データの母集団の統計的性質について推測する手法です。 は、観測データの母集団の統計的性質について推測する手法です。
初版
第 9 刷済76

第 7 章 度数分布表
図 7.3 外れ値のあるヒストグラム

頁

場所

誤

正

修正
初版
第 2 刷済第 8 章 標準化
83

表 8.2 商品売上高データ（標準化後）
支店 5 の売上高（商品 A）のデータ

初版
第 2 刷済第 10 章 季節調整
105

図 10.1 自動車賃貸業：レンタル売上高
2015 年 1 月～8 月のデータ※表の引用元データは、補正などにより後日訂正されることがあります。

頁

場所

誤
③オートフィルでセル D14 以降にも数式をコピーします。

正③オートフィルでセル D14 以降にも数式をコピーします。

修正
初版
第７刷済

第 10 章 季節調整
108③の図
図下の解説文

計算結果を見ると、小数第 5、6 位まで出力されています。ここでは作業しやすいように表示桁数を小数第 2 位までに変更しますが、そのままでもかまいません。
上の図にある値は、③で求めた値を小数第 3 位までの表示にしたあ
第 10 章 季節調整
109と、ROUNDUP3 関数で小数第 2 位までの表示に変更したものです。 位までの表示にしたものです。

トリム平均は上位数パーセント、下位数パーセントを除いたデータを第 10 章 季節調整

使用して平均を出すことで、最大値、最小値のふたつを外れ値にして 使用して平均を出すことで、最大値、最小値のふたつを外れ値にして10.5 季節変動値を考察するいます。たとえばシンクロナイズドスイミングやオーデションなど、審査の います。たとえばスポーツやオーディションなど、審査の点数で競う競

5 行目～7 行目

点数で競う競技ではメジャーな考えかたです。

3 ROUND UP 関数：ラウンドアップ。数値を指定した桁数に切り上げ
109

初版
第７刷済

④の図下の解説文
トリム平均は上位数パーセント、下位数パーセントを除いたデータを109

上の図にある値は、③で求めた値を ROUNDUP3 関数で小数第 2

脚注 3

初版
第７刷済

技ではメジャーな考えかたです。

3 ROUNDUP 関数：ラウンドアップ。数値を指定した桁数に切り上げる関数です。その他に数値を指定した桁数に四捨五入する ROUNDる関数です。その他に数値を指定した桁数に四捨五入する ROUND関数、指定した桁数に切り捨てる ROUNDDOWN 関数があります。

関数、指定した桁数に切り捨てる ROUNDDOWN 関数があります。

初版
第７刷済

頁

場所

誤正

修正
初版
第７刷済

第 10 章 季節調整
114

図 10.5 実測値と季節調整済みデータ
解説 1 行目～6 行目
データは 2009 年 1 月～2015 年 8 月でした。実測値では年始に少データは 2009 年 1 月～2015 年 8 月でした。実測値では 3 月に少し売上があがり、それから落ちこみ、夏をピークに再び落ち込むという し売上があがり、それから落ちこみ、8 月をピークに再び落ちこむという1 年のサイクルがグラフから予測できます。しかし、図 10.5 の①2011 年 1 年のサイクルがグラフから予測できます。季節調整済データを確認の年始(1 月)に関しては成長していません。
すると、図 10.5 の①2011 年の 3 月に関しては成長していません。
さらに、毎年夏(8 月)に売上高はピークを迎えますが、成長率は緩さらに、毎年夏(8 月)に売上高はピークを迎えますが、成長率は緩やかです。図 10.5 の②2014 年の年始(1 月)には、1 月としてはデータ やかです。図 10.5 の②2014 年の 3 月には、3 月としてはデータのなのなかでいちばんの成長を確認できますが、同年の 8 月には前年比 かでいちばんの成長を確認できますが、同年の 8 月には前年比でマでマイナスの成長となりました。
イナスの成長となりました。
第 10 章 季節調整

115

10.7 まとめ解説 3 行目

初版

動値、季節変数を求め、さらに実測値に季節指数を考慮したデータ 動値、季節指数を求め、さらに実測値に季節指数を考慮したデータ 第７刷済（季節調整済データ）を求めました。

（季節調整済データ）を求めました。

ここでは、最小値と最大値、そこから計算される範囲（レンジ）、そして ここでは、すでに学習した関数を使用して、最小値（MIN）と最大値
初版
平均値について計算します。すでに学習した関数ばかりです。次の表 （ MAX ） 、 そ こ か ら 計 算 さ れ る 範 囲 （ レ ン ジ ） 、 そ し て 平 均 値
第 2 刷済12.1 量的変数と量的変数の関係を知る 12.1 はそれをまとめた結果です。
（AVERAGE）、標準偏差（STDEV.P）を計算します。次の表 12.1 はそれをまとめた結果です。
（ページ下から 2 行目の解説）
第 12 章 散布図

135

基本的な操作は第 9 章の移動平均と同じですが、そこから季節変 基本的な操作は第 9 章の移動平均と同じですが、そこから季節変頁場所

誤正修正
初版
第 2 刷済136

第 12 章 散布図
表 12.1 各変数の要約「修正」欄は、正しい記述に修正したテキストの版

学習用データ更新履歴
更新データ「学習用データと章末問題解答と解説」フォルダに「補足資料学習環境について.pdf」を追加

誤正更新日
2017/5/23「更新日」欄はダウンロードページの学習用データを更新した日付