Microsoft Office

ワークシート分析とは？ExcelとGoogle Sheetsを使ったデータ整理と解析手法の入門ガイド

ワークシート分析は、ExcelやGoogle Sheetsといったスプレッドシートを利用し、データを整理・解析する手法です。

業務の現場では、売上や在庫など大量のデータを扱う中で、必要な情報を素早く抽出するために活用されます。

また、関数やピボットテーブルを使うことで、\( \text{SUM} \)や\( \text{AVERAGE} \)といった計算を自動化し、効率的なデータ処理が可能になります。

今回の記事では、初心者でも取り組みやすい基本的な概念から、実際の活用例まで、わかりやすく解説します。

目次から探す

ワークシート分析の基本
- ワークシート分析の意義と目的
- 分析対象となるデータの種類
データ整理と解析の基本手法
- Excelの機能と活用方法
- Google Sheetsの特徴と活用ポイント
実践的なデータ解析事例
- 売上データの解析事例
- 在庫管理とプロジェクトデータの事例
ツール選定と連携の考察
- ExcelとGoogle Sheetsの比較
- 他の集計ツールとの接続方法
数式と関数の応用方法
- 基本関数の使用例
- ピボットテーブルを用いた詳細解析
まとめ

ワークシート分析の基本

ワークシート分析の意義と目的

ワークシート分析とは、ExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシート上にあるデータを整理し、パターンや傾向を明らかにする手法です。

業務データの効率的な管理や問題発見、意思決定をサポートすることが目的です。

データの状態を把握して迅速な対応を可能にする
数式やグラフなどを活用して視覚的に分かりやすくする
チームの共通理解を深め、業務改善へとつなげる

分析対象となるデータの種類

ワークシート分析で扱うデータは、企業やプロジェクトの目的に応じてさまざまです。

売上データ：日別、週別、月別の売上推移や傾向
在庫データ：商品の入出庫状況や現在庫数
人事データ：従業員の作業時間、出勤記録
プロジェクトデータ：進捗状況やタスクの割り当て状況

これらのデータは、基本的な表形式の情報から複雑な連絡情報まで幅広く存在します。

データ整理と解析の基本手法

Excelの機能と活用方法

セルのフィルタリングと並べ替え

Excelでは、セルに入力されたデータを簡単にフィルタリングや並べ替えする機能が搭載されています。

「フィルター」機能を利用して、特定の条件に一致するデータのみを表示する
「並べ替え」機能で、昇順や降順にデータを自動で並べ替える

これにより、大量のデータの中から必要な情報を素早く抽出できます。

関数による自動集計の実践例

関数を使用することで、手作業による集計の手間を削減できます。

=SUM(A1:A10) により、範囲内の数値の合計を求める
=AVERAGE(B1:B10) によって、指定範囲の平均値を算出する

また、条件付き集計を行うためには =SUMIF や =COUNTIF関数が有効です。

以下の例は、売上データの特定条件下での合計を求めるコードです。

=SUMIF(C1:C100, ">=1000", D1:D100)

Google Sheetsの特徴と活用ポイント

リアルタイム共同編集のメリット

Google Sheetsは、複数ユーザーが同時に編集できる仕組みが特徴です。

複数の担当者が同時にデータ入力できるため、業務効率が向上する
編集内容がリアルタイムで反映されるため、最新情報を常に共有できる

スクリプトを使った自動処理の効率化

Google Sheetsでは、Google Apps Scriptを利用することで自動処理が可能です。

定型作業を自動化するスクリプトを作成して、定期レポート作成などの処理を効率化する
API連携により、外部システムとのデータ連携も実現できる

以下は、シンプルなスクリプトの例です。

function autoFillData() {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  var range = sheet.getRange("A1:A10");
  var values = [];
  for (var i = 0; i < 10; i++) {
    values.push([i + 1]);
  }
  range.setValues(values);
}

実践的なデータ解析事例

売上データの解析事例

データ入力から視覚化までの流れ

売上データの解析は、まず正確なデータ入力から始まります。

各商品の売上情報や日付、担当者の情報を正確に入力する
入力されたデータに基づいて、ExcelやGoogle Sheetsのグラフ機能を利用して視覚化する
傾向分析のため、月別やカテゴリー別にデータを集計する

こうすることで、売上の変動要因や売れ筋商品の特定が容易になるため、戦略の見直しに役立ちます。

在庫管理とプロジェクトデータの事例

パターン抽出とエラーチェックの方法

在庫管理やプロジェクトデータの場合、データの中にばらつきや誤入力が潜むことがあります。

定期的にセルの色分けや条件付き書式を使って、異常値やエラーを視覚的にチェックする
パターン抽出を行い、在庫の回転率やプロジェクトの進捗に応じたデータの傾向を掴む
数式を活用して、エラーチェック用のカスタムルールを設定する

これにより、不正確なデータによる誤判断を防ぐことができます。

ツール選定と連携の考察

ExcelとGoogle Sheetsの比較

利用環境と連携性の観点

ExcelとGoogle Sheetsはそれぞれに特長があり、利用環境に合わせた選択が求められます。

Excelはオフラインでも高機能な解析ツールとして評価され、複雑な関数やマクロも利用可能です
Google Sheetsはクラウド上での共同編集に優れ、手軽に複数人の作業が可能です

また、どちらのツールも外部システムとの連携が容易で、業務全体のデータフローに組み込むことができます。

他の集計ツールとの接続方法

ピボットテーブルによるデータ集計

他のBIツールや集計ツールと連携する場合、ピボットテーブルが非常に有効です。

ExcelやGoogle Sheetsのピボットテーブル機能を使用して、複数のデータを動的に集計する
データソースを変更することで、異なる視点からの分析が可能になる
ピボットテーブルの出力結果をグラフ化し、他システムへエクスポートする手法も有効です

数式と関数の応用方法

基本関数の使用例

SUM と AVERAGE の利用法

基本関数として、SUM と AVERAGE の活用は非常に重要です。

SUM 関数は、指定範囲内の数値を合計するために用いられます。例えば、=SUM(B2:B101) でB列の合計が求められます。
AVERAGE 関数は、範囲内の平均値を算出するために使用され、=AVERAGE(C2:C101) によってC列の平均値が得られます。

これらの基本関数は、データ整理の基本となり、他の複雑な解析にも応用が可能です。

ピボットテーブルを用いた詳細解析

グラフ化と視覚的データ抽出の手法

ピボットテーブルを活用した解析は、視覚的なレポート作成に大きな効果があります。

ピボットテーブルでデータを集計し、各カテゴリーごとの集計結果を視覚化する
散布図や棒グラフなどのグラフを併用して、データの傾向や相関関係を明示する
視覚化された情報は、プレゼンテーション資料としても活用でき、理解を深める手助けをする

まとめ

本記事では、ワークシート分析の基本から具体的な活用方法、実践事例までを取り上げました。

ExcelやGoogle Sheetsを用いたデータ整理と解析の方法を理解することで、業務の効率化や意思決定の質向上に役立つ情報を提供できたと考えます。

各ツールの特性を生かし、数式やピボットテーブルを活用することで、より精度の高いデータ分析が実現できる点をぜひ参考にしていただきたいです。