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エクセルを使いこなすことでできるデータ分析をビジネスに活かすには

公開日:2021/05/27
更新日:2021/05/27
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エクセルを使いこなすことでできるデータ分析をビジネスに活かすには | オンライン社員研修・eラーニング研修 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

エクセルは表を作るだけでなく、データ分析をすることのできるソフトであり、使いこなすことができるとビジネスにおいて非常に役立ちます。エクセルでは具体的にどのようなデータの分析ができて、どのようにビジネスに活かすことができるのでしょうか。 この記事では、エクセルでできるデータ分析を具体例を挙げて紹介し、実際に使いこなすことで、どのようにビジネスで生かすことのできるのかをわかりやすく解説します。

 

エクセルを使いこなすメリットとは?

エクセルを使いこなすメリットとしては、どのような点が挙げられるのでしょうか。エクセルは様々な計算や、関数を用いることで、効率的なデータ分析やその意思決定、問題解決に活用することができます。

データ分析をして業務上の課題を見つけやすい

エクセルは機能をフル活用することで、様々なデータを分析して業務上の課題を見つけやすくすることができます。 活用の仕方はアイデア次第で、売上に対して人件費が高い店や営業時間に対して光熱費が高い店などを見つけ出すことができます。さらに人件費に関しては、どの時間帯の人件費が一番売上に対して高いのか低いのかも見つけることができます。 またデータ分析だけでなく、その分析したデータをグラフにすることも可能で、グラフにすることでさらにわかりやすく業務上の課題を見つけることができ、人に伝えるときにおいてもわかりやすく説明することができます。

複雑な計算やシミュレーションも素早く可能

エクセルは計算ソフトなので、多数の関数を組み合わせ複雑な計算もでき、その計算結果に基づいたシミュレーションなども素早くすることができます。もしエクセルを使っていなければ、電卓などを使い経営学の公式に当てはめながら計算しなければなりません。 しかしエクセルを使いこなせていると、通常であれば数時間かかるような作業であっても、わずか数分で終わらせることができます。この時出された結果を元に今後の売上状況のシミュレーションなどもすることができます。 例えば、1日のうちのある時間帯は来店が多いため、その時間帯は人員を増やすというようなシミュレーションに基づく対策をとることができます。

 

売上状況をグラフで視覚化

エクセルでは入力したデータを元に簡単にグラフにすることができます。 例えばある販売店の売り上げ情報をグラフで視覚化することで、わかりやすく売上状況を把握することができます。グラフにすることで経営者自身が参考にするのはもちろんのこと、コンサルタントなどと相談する時などにも分かりやすく資料を作成することができます。

グラフ機能で数字を分かりやすく表示

表のままだと数字や項目が色々と並び、売り上げ状況はどうだったのかというのがわかりにくくなってしまいます。しかしその結果を棒グラフや円グラフなどにすることによって、その販売店においてどの商品が強いのか、またどの時間帯が忙しいのかなどがわかりやすく把握することが可能です。

何曜日に売上の上がる傾向のあるかを分かりやすく表示

販売店の売り上げの状況をグラフにすることで、何曜日に売り上げの上がる傾向があるのかわかりやすく表示することができ、このようなデータをもとに、今後の予測として次の週の何曜日は忙しくなるという予測を立てることができます。 こうして予測を立てたことで、その曜日の人員を少し増やしたり、品切れを起こさないように発注の量を多くしたりして、売上アップにつなげることが可能です。

 

広告効果の検証

エクセルを使うと、打ち出してみた広告が果たしてどのくらい価値があったのかを数字にして分析することができます。 ウェブ広告の場合は、自動的にGoogleなどが分析をしてくれますが、チラシの配布などのコンピュータを使わない広告の場合、どのくらい効果があったのかはなかなか分析するのは難しいです。しかしエクセルを使うと、その広告がどのくらい効果があったのかを分析することができます。

相関分析で関連性をチェック

配布した広告がどのくらい効果があるのかをチェックするには、エクセルの相関分析という機能を使います。相関分析とは2つ以上の要素の変動がどれくらい関連しているかどうかを調べるための分析方法です。 チラシにどのくらいの効果があったのかを調べるには、Aというチラシを配布してその後1週間の売り上げ状況と、Bというチラシを配布してその後1週間の売り上げ状況はどうだったのかを比較します。 この分析によって、チラシの効果はAとBのどちらが高かったのかが分析することができます。

数字が1に近い方が広告効果の高い

チラシの効果がどれくらいあったのかは、単純に売上高の額によって決まるものではありません。例えばチラシを何枚ぐらい配布できたのか、その時期の天候はどうなったのか、ライバル店の状況はどうだったかなど様々な要因があり売上につながっています。 エクセルの相関分析では具体的にどのようにするかというと、チラシの配布枚数と来客数の比較、チラシの配布枚数と売上高の比較等で分析するとチラシの効果がどれぐらいあったのかがわかりやすくなるでしょう。 他にもチラシの配布枚数と、そのチラシに大きく記載された商品の売上状況の比較をすると分かりやすいです。 よくスーパーのチラシに「本日の目玉商品」と記載されているのを見かけますが、特定の商品をチラシに全面的に打ち出す事で、その宣伝方法は効果的なのかどうかを分析することが可能となります。 エクセルではこの時に出された数字が1に近ければ、相関関係が近いということになり、AのチラシとBのチラシを比較したときに1に近い方が広告として効果が高かったということになります。

 

生産効率の検証

同じくエクセルの中の機能の相関分析を使うと、工場においてAという商品とBという商品どちらを多く作った方が利益が出るのかという検証もすることができます。このような経営判断は工場等ではよくあることなのでぜひエクセルを使いこなして効率の良い生産をするようにしましょう。

相関分析で関連性をチェック

このケースの場合は、製品のコストを引いた利益、製造時間を入力すると良いでしょう。製品によっては製造時間が長くかかる割には利益が安いということがあるからです。 例えばAという商品は1時間で製造できて100円の利益があると仮定し、Bという商品は50分で製造できて60円の利益があるとします。単純に利益が大きいのはAという商品ですが、製造するのに時間がかかるという問題があります。 この場合、どちらを重点的に作った方が工場としての利益が多くなるのかを、エクセルの相関関係の機能を使って簡単に導き出すことが可能です。

数字が1に近い方が利益率が高い

製造にかかった時間と利益を入力して、1に近い方が利益率が高いということになります。 しかし製造時間だけでは判断できないこともあるので、その製造において必要な人員の数なども入力するとさらに詳しい分析結果を表示することが可能です。ここで出た数字をもとに、どの製品をどのくらいの割合で作るのかを判断すると、売り上げアップにつながります。

 

売上が伸びた要因の検証

エクセルに搭載されているある機能利用すると、売上が伸びた日には何が原因かを分析することができます。 具体的には回帰分析という分析手法で分析することができます。 回帰分析とはある変数の変動から別の変数の変動を予測・説明するための分析手法で単回帰分析と重回帰分析の2種類がありますが、ビジネスにおいてよく使われるのは重回帰分析の方です。

重回帰分析でそれぞれの項目を分析

回帰分析では目的変数と説明変数を設定します。 今回の例の場合では、目的変数は売上高となります。説明変数の数が2つ以上だと重回帰分析と呼ばれており、ビジネスでよく使われるのはこの重回帰分析の方です。 例えば、ある飲食店で売り上げが上がった原因は何なのかということを1つもしくは複数で検証していきます。 つまり、回帰分析で分析するにはまず仮説を立てなければなりません。 1番わかりやすいのは客数で、その他ドリンクのオーダー数、フードのオーダー数、チラシの配布枚数なども考えられるのでこれらを一つ一つあるいは複数まとめて、エクセルの回帰分析という機能で分析します。

重相関Rが1に近い項目ほど効果が高い

エクセルの回帰分析の機能で分析すると分析結果が別のシートに表示されます。 この分析結果には様々なことが書かれてありますが重相関Rという項目だけを見ていれば問題がありません。この重相関Rという数字が1に近いほど関係性が深いということになります。 今回の例だと客数や、注文されたオーダーの種類など様々なことを1つもしくは複数で分析し、重相関Rの数字が1に最も近いものをが今回の売上高の原因となったということになります。 その反面、1から最も遠かったものが売上高とは関係ないということになるので、そこが店の課題ということになり、課題の発見にも使うことができます。

 

まとめ

エクセルを使いこなすことでできるデータ分析を具体例を挙げて紹介しました。 これ以外にも相関分析や回帰分析はアイデア次第で、様々なビジネスにおいて応用ができます。 エクセルを使ったデータ分析を活用することで店の経営状況の改善にもなり、業務の効率化にもなり経営において大きなプラスとなることでしょう。 ぜひエクセルを使いこなしてデータ分析をしっかりできるようになりましょう。

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