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分析方法や分析ツールについて解説

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【Excelデータ分析】基本統計量を一発で計算する方法

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  • 基本統計量を一発で計算する方法について理解できる
  • データ分析ツールの使い方について理解できる

【Excelデータ分析】基本統計量を一発で計算する手順

    分析方法や分析ツールについて解説
  1. 分析ツールを表示する
  2. 分析ツールから基本統計量を選択する
  3. 基本統計量を計算したいデータを選択する
  4. 分析結果の表示先を指定する
  5. 出力する情報を選択する
  6. 結果を出力する
  7. 結果を確認する

基本統計量を一発で計算する手順 その1:分析ツールを表示する

基本統計量を一発で計算する手順 その2:分析ツールから基本統計量を選択する

基本統計量を一発で計算する手順 その3:基本統計量を計算したいデータを選択する

そして、 先頭行のタイトルを含む場合、「先頭行をラベルとして使用」にチェックを入れます。
こうすることで、先頭行をデータとして取り扱わない代わりにタイトルとして表示させることが可能になります。

基本統計量を一発で計算する手順 その4:分析結果の表示先を指定する

基本統計量を一発で計算する手順 その5:出力する情報を選択する

まず 「統計情報」にチェックを入れます。このチェックを入れることでデータに対する平均・中央値・最頻値・分散・標準偏差・最大・最小などの基本統計量を計算 します。

「平均の信頼区間の出力」にチェックを入れると、任意の信頼区間で推定される平均値を算出します。 たとえば、95%の信頼区間で平均値を区間推定したい場合、「平均の信頼区間の出力」にチェックを入れ、95と入力すると算出します。

「K番目に大きな値」「K番目に小さな値」にチェックを入れると、データのなかの任意の大きな値、または任意の小さな値を得ます。 たとえば、3番目に大きな値を得たい場合、「K番目に大きな値」にチェックを入れ、3と入力すると得ます。

基本統計量を一発で計算する手順 その6:結果を出力する

基本統計量を一発で計算する手順 その7:結果を確認する

平均は、データの合計をデータの数で割ることで得られるデータの中心的な値 です。
中央値は、データを小さい順に並べて中央に位置するデータの値 です。
最頻値は、集められたデータのなかで最も多くあらわれたデータの値 です。

標準偏差は、分散の平方根をとった値で、データや平均値と比較することでどのくらいばらつきなのかを検討 することができます。

分散は、データのばらつき具合を評価できる指標 です。Excelで表示される分散は 不偏分散 分析方法や分析ツールについて解説 となります。

最大とは、データのなかで最も大きな値 となります。
最小とは、データのなかで最も小さな値 となります。

範囲とは、データの最大から最小を引いた値 です。データの分布がどのようになっているか感覚的に理解できる統計量となります。

合計とは、データのすべてを足し合わせた値 となります。
標本数とは、データの個数 をあらわします。

SPSSの使い方 ~IBM SPSS Statistics超入門~ 第1回:SPSSを起動してみよう

Web連載:SPSSの使い方

全世界で28万人以上が利用している統計解析のスタンダードソフトウェア「IBM SPSS Statistics」は、 高度な統計分析もメニューを選択するだけで簡単に実行できる優れたソフトウェアであるものの、購入後、はじめて操作する方は使い方がわからないという方もいらっしゃるでしょう。このコラムでは、SPSS Statisticsをこれから始める方向けにSPSS Statisticsの紹介ならびに操作方法について概要を解説していきます。

詳細に操作方法を知りたいということであれば、トレーニングコースやオンライントレーニングコースをご用意しておりますので、そちらをご利用ください。 また専門書籍が多数出版されていますので参考にしてください。 なお、今回紹介する手順ならびに以下の画面は、IBM SPSS Statistics 27ならびにWindows10を利用した場合の画面になります。OSのバージョンや種類によって若干画面がことなる場合がございますのでご注意くだい。

SPSS Statisticsを起動しよう

1.ウィンドウのスタートボタンからIBMの「I」のフォルダにある
「IBM SPSS Statistics」を選択し、クリックします。

※もしうまく起動しない場合には、まずは「IBM SPSS Statistics 27」のアイコン上で右クリックをし、「管理者として実行」ボタンを押して起動をしてみましょう。

SPSSの起動-2

2.起動すると「ようこそ」ウィザードが表示されます。「閉じる」を押します。

SPSSの画面-1

3.ウィザードを閉じると、上記のような表計算ソフトとよく似たインターフェイスが表示されます。

これがSPSS Statisticsの画面です。SPSS Statisticsは、表計算ソフトと同じような簡単な操作性で高度な統計解析をすることができることが特徴です。 しかし、StatisticsとExcelをはじめとする表計算ソフトとは違う点があります。それは、インターフェイスの下の方にある「変数ビュー」「データビュー」です。その特徴は、データを読み込んでから詳しく解説することにします。

SPSSの画面-2

IBM SPSS Statisticsの標準の画面

IBM SPSS Statisticsでは、横(行)のことを「ケース」、そして縦列を「変数」と言います。縦(列)の変数に対応して、それぞれのアンケートの結果や回答などのデータがケースとして表示されています。そして画面ではメニューやアイコンなどがあり、これらを利用することにより操作をしていきます。

・データビュー:分析対象となるデータが表示される画面
・変数ビュー:各変数を設定する画面
・メニュー:SPSSの操作は基本的にはエクセルと同様メニューを選択して実行します。
・ツールバー:よく利用される機能が表示されています。

せて、SPSS Statisticsでは、次のような流れで分析を行っていきます。いれにしても、SPSS Statisticsにデータをインポートして分析を行います。 なお、SPSS上で変更したデータは、通常だと元のデータを上書きすることはありませんので注意ください。

競合サイトの調査方法とは?使われる指標や調査方法などを解説

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競合サイトの調査で活用できるフレームワーク

• Consumer(コンシューマー)……消費者
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SWOT分析

• 分析方法や分析ツールについて解説 Strength(ストレングス)……強み
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不動産投資の分析ツールは本当に有効か?書籍や分析ツールを効果的に利用する方法とは

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新型コロナウイルス感染症の影響は、さまざまな角度から不動産業界に影響を与えています。モノの価値が下がるという直接的な話だけでなく、たとえば不動産の建設やリフォーム業においては、入居者を迎え入れようとしていた矢先に「中国からユニットバスが届かない」「部材到着に1ヶ月かかる」等の物流における問題が一部で発生しております。
しかし「入居日が差し迫っているので、早く何とかしなくてはいけない」など、緊急を要する状態に陥ってしまった場合の損失は、不動産所有者の負担となることも。
予想できないことが起こる現代においては、できる限りさまざまな角度からリスクを想定し、予め対策を準備しておくことは必要不可欠でしょう。
エンドユーザーや投資家は、物件を購入する際は、さまざまな角度から「最適で納得できる物件」を購入する必要があります。そんな中、改めて不動産投資ツールやソフトを使用してみようと思う方も多いかもしれません。実際、不動産投資の分析ツールは有効なのでしょうか。本記事では分析ツールや分析方法について解説します。

不動産投資の基礎知識

不動産投資を成功させるためには「基礎となる知識」の習得が必須です。特に不動産は専門用語が多く、聞き慣れない言葉が並び、さらには法律とも関わります。日常生活の中ではまず触れ合わない言葉が多いため、自ら学ぶ以外に知識を得ることはできません。巷で盛んな不動産投資セミナーは、主催者の思惑が散りばめられており、営利目的で勧誘を受ける場合がほとんどです。

DCF法(割引キャッシュフロー法)

DCF法とは投資物件を所有している時期の純収益の現在価値と、所有期間の終了時の売却価格と現在価格の収益価格を算定する方法です。分かりやすく解説すると、「お金の価値は毎年変わってしまうため、それを加味したうえで将来の予想利益にはその分を追加する必要がある」という考えで計算します。

NPV法(正味現在価値法)

NPV法は先ほど説明したDCF法で算出された収益と物件価格を比較し、物件価格が低い場合は「投資価値あり」とみなし、物件価格が高ければ「投資はしない」、という方法です
不動産投資にはこのような分析手法があり、こういった分析から購入予定の不動産を吟味する必要があります。不動産用語は馴染みのない言葉が多いですが、投資家として成功するにはまず基礎知識を得ておきましょう。

不動産投資の仕組みとビジネスモデル

不動産投資とは「利益を得る目的」で不動産を購入し、誰かに貸すことで家賃収入というインカムゲインを得るビジネスモデルです。また、 「安い時に買い、高い時に売る」という商売の基本であるキャピタルゲインも狙えます 。不動産投資にはさまざまな物件の種類がありますが、シンプルに3つに分類することができます。ここではその3つをご紹介します。

区分投資とはマンションの1室を購入後、賃貸として入居者に貸し出し、家賃を利益にする手法です。初心者でも取り組みやすい、一番ポピュラーな不動産投資です。比較的少額の資金で始めることができ、しかも煩わしいとされる管理業務を外注することができるため、特にサラリーマンが副収入を得るための副業として人気があります。
マンションには単身者向けワンルームやファミリー向けなどさまざまなタイプがあり、値段にも差があります。物件によって入居者の層も変わりますので、メリットとデメリットの特色も変わるでしょう。融資戦略によっては、平均年収のサラリーマンでも、複数の物件の購入が可能なため、時間や手間などの負担が比較的少なく、副業として収益を上げられるのが区分投資です

アパートやマンションなどの建物を一棟まるごと購入したのち、全室を賃貸で貸出す投資方法です。購入金額が高額な分、リターンも大きく、 大きな収益を上げることができる投資手法です 。こちらも管理等が大変なイメージを持つ人も多いですが、管理会社を利用することで所有者の手間を少なくすることも可能です。投資家の中には区分投資から始め、複数部屋を所有したのち一棟買いする人もいます。マンションよりはアパートの方が比較的安価のため、アパートから始める投資家も多くなっているようです。

戸建て投資

一軒家を購入後、賃貸する投資方法です。投資用の新築の一軒家もありますが、家主が実際に住む実需用として建設されているケースがほとんどのため、戸建て投資はほぼ「中古物件」が投資対象になってます。一軒家は家族連れに人気の物件で、特にニーズがある場所を選べばすぐに入居者決まる場合があり、 一度入居すると、長期間の入居が期待できるのが特長です

その他の投資方法として、現代では「民泊投資」や「駐車場投資」なども増えています。民泊は特に近年流行しています。それぞれの投資方法によって購入金額も変わります。投資の際は、 自己資金と毎月のキャッシュ・フロー、さらに自身の経験を勘案し、自分のレベルに見合う投資方法を見極めることが重要です
不動産投資の分析ツールは、現地調査を重ねて導き出した数値などから、その物件に関する投資価値を算出してくれます。分析ツールから投資方法を選ぶというのもいいでしょう。

不動産投資の分析に活用できるツール

不動産投資を始める際に、現地調査や土地分析は必ず行いましょう。土地の時価が上がるほど利益も出やすいのが不動産投資、ということは「これから地価が上がる土地」の見極めも必要です。現地に直接行き、調査することも重要ですが、さらに効率的かつ相対的に漏れなく分析するために、ツールを有効活用してはいかがでしょうか。
現代では分析ツールにも様々なものがありますが、ここでは弊社の「MIKATA(ミカタ)イズム™」をご紹介します。
不動産投資を成功させるためには、自身が購入しようと思っている物件の相場を知っておく必要があります。そのためには物件毎に重要なポイントを「数値化」し比較する必要があります。「MIKATA(ミカタ)イズム™」は、現地調査により導きだされた、賃料・管理費・利回り・管理費・築年数・間取り等の25種類の分析を重ねた結果から、物件への投資妥当性を自動で導き出すことができます。収益性、安定性、リスク回避性の3つの観点から分析し、最後に「総合評価」で物件の投資妥当性を算出します。数値化することで、物件を比較する際の分かりやすい判断材料になるでしょう。
加えて、「MIKATA(ミカタ)イズム™」は 「実際に不動産投資を行っている投資家」の意見を多く取り入れて開発したツールです 。これまでの経験や、現場の声を反映し、導きだされた数値は、「不動産投資」を行っている人にとって「痒い所に手が届く」ツールになるのではないでしょうか。

不動産の投資価値とファイナンスについて。オススメ本の紹介

『不動産投資分析=不動産の投資価値とファイナンス=』

ファイナンスとは会社が事業のために資金を調達することを指します。目的は企業価値の向上であり、調達資金を最大限有意義なものに利用することです。不動産投資も、多くの人が融資を利用します。ですので、不動産投資の成功とは、「借り入れた融資金のキャッシュフローをいかに効率よく回し、潤沢な資金を得るか」に尽きます

この本には、不動産投資ファイナンス理論の具体例に加え、実務までも網羅されており、実際に大学院の授業でも使われ「高評価」を受けた、不動産投資における分析方法の教科書とも言える書籍です。

知っておきたいアメリカの投資分析手法

「戸建ての新規住宅着工件数」を景気先行指数として活用する方法

アメリカの投資分析のひとつに「戸建ての新規住宅着工件数」を景気先行指数として活用する方法があります。新規住宅着工件数とは、新しく建設される住宅の件数のことです。
この数に着目してみると、景気と大きく連動している部分がありました。それが「戸建て」における住宅着工件数です。分かりやすいのは、2008年9月のリーマンショック後戸建ての住宅着工件数はガクンと減ったにも関わらず、アパート・マンションはさほどの影響は受けていなかったのです。
リーマンショック後、景気が回復するのと同様に戸建ての新規住宅着工数も増加傾向になりました。戸建て購入に関しては余力がある時に購入する傾向があることが分かり、投資家は景気を分析するひとつの指針としています。そのため、「戸建ての新規住宅着工件数」を景気先行指数として活用する場合があります。

不動産投資の分析ツールが抱える課題

不動産投資の分析ツールに関しては、「ツールだけに頼らないこと」に気をつけた方が良いでしょう。
分析ツールはあくまでも相対的な数字を出しているのであって、予想出来ない事には対応できないからです。例えば、昨今の新型コロナウイルス感染症についてはまさにその事例と言えるしょう。世界全体が予想できないことが起こってしまった場合はある種「投資家の勘や経験」が働く場合もあります。
ツールに頼ってしまうと、投資家としての勘や経験を磨くことはできません。もちろん参考にすることは良いことですが、あくまでも物件を購入する際の目安のひとつとして考えておくことが賢明と言えます。どんな状況でも、利益を出し続けていかなければならないのが「投資家」です。そのためには日々の情報収集や、経済に敏感に反応する嗅覚を身につけておいた方が良いでしょう。
分析ツールには応用が効かず、現地調査等から導き出した数字を算出するだけです。判断に重要なのはツールではなく投資家自身だと考え、感覚を研ぎ澄ませる必要があります
しかし、ツールを上手く活用すれば効率よく情報収集することも可能です。投資において必要なことは、いかに多角的な視点で情報を集めるか、そのうちのひとつとして分析ツールは非常に有効と言えるでしょう。

今回は、不動産投資における分析ツールについてご紹介しました。分析ツールはあくまでも判断基準のひとつですが、有効活用すれば不動産投資を成功に導くことができるでしょう。積極的に使ってみてはいかがでしょうか。
そこでオススメなのが、弊社が独自開発した収益物件選定システム「MIKATA(ミカタ)イズム™」です。 実際に投資家の要望から生まれた実用性の高い分析ツール となります。その物件に投資する妥当性についてシンプルに5段階のスター(星)表現され、収益性、安定性、リスク回避性の3つから総合評価が算出されます。具体的には以下の通りです。

【初心者向け】Pythonでデータ分析をする方法・ツールについて解説!

Python データ分析 【初心者向け】Pythonでデータ分析をする方法・ツールについて解説!

実際にデータ分析をする場合は、何かしらのツールを使用して分析するでしょう。誰にでも手軽に扱える分析ツールの1つにExcelがありますが、Excelには「複雑な分析やAI(人工知能)などの機械学習を組み込むことが難しい」という欠点があります。また、「データの量を増やすとPCの動作が急に遅くなる」という経験をしたことがありますよね。このようにExcelは、AI(人工知能)やビッグデータを使う分析にはあまり向いていません。

ところが、PythonではAI(人工知能)などを簡単に使用できてExcelと比べると動作も軽いため、大量のデータを使って複雑な分析をする場合にも、簡単にデータ分析できます。このような理由から、AI(人工知能)やビッグデータを使用するときは、データ分析にPythonを使うことが多いです。

Pythonでデータ分析・統計をやる方法

統計のイメージ

前処理をして、データを整理する

1つ目の「前処理」とは、データをきれいに整理することです。データはきれいなものばかりではなく、一部のデータが抜けていることや間違ったデータが入っていることがあるため、正確な分析をするためにも、前処理をしてデータを整理する必要があります。

データのイメージ

例えば、売り上げの個数が毎日2~3個あるのに、突然「100個」という数字が入力されていたとします。この100個のアイスクリームは、気温が29℃だから100個売れたのではなく、買ったお客さんに特別な事情があったから(あるいはデータの誤入力)だと考えた方が自然でしょう。そのため、100個のアイスクリームが売れたデータは例外的なデータ(外れ値)だと考え、今回は使用しません。

気温が抜けているデータでは、抜けた気温データの前後では気温が両方とも29℃なので、抜けたデータも29℃であると推測するのが良いでしょう。そこで、抜けた気温データは29℃として考えます。

このように不要なデータを削除したり、データを修正・加工したりしてきれいにするのが前処理です。ちなみにデータを埋める場合は、埋めるデータをいちいち考えると大変なので、平均値や中央値で埋めましょう。なお、詳しくは次の章で説明しますが、Pythonで使えるツールを利用することで、簡単に前処理ができるようになります。

データを可視化する

グラフのイメージ

このように誤差はあるものの、データがおおよそ一直線上にあることが分かりますよね。このグラフを見ることで、先ほどの表を見るよりも直感的に、気温と販売個数に関係があることが分かります。今回の例では、気温が高くなればなるほど、アイスクリームの販売個数も増えています。

このように、データをグラフにすることで可視化することができます。今回のようにデータを直線にあてはめて考えることを「線形回帰」といい、統計解析の中ではもっとも基本的な方法でしょう。ちなみにグラフの表示や統計解析も、Pythonのツールを使うことで簡単におこなえます。

データがなぜこのような形になったのか、考える

今回の場合だと、アイスクリームの販売個数は気温が高いほど増えていますよね。この情報をもとにして、「コンビニのアイスクリームの仕入れを増やす」という判断まで結びつけるのが考察です。ただし、店長の「冷房をつける」のような誤った判断につなげてしまわないよう、注意してください。

このように、データ分析では前処理、可視化、考察の3ステップをおこないます。データ分析と聞くとつい可視化だけをするように感じてしまいますが、前処理と考察はとても大事な工程なので、おろそかにならないように注意しましょう。

Pythonでデータ分析をするときに役立つツール

Pythonのイメージ

「意外とデータ分析って大変そう…」と思った人も大丈夫です。Pythonにはデータ分析を簡単にするための便利なツール(ライブラリといいます)がたくさんあります!今回は、特に役立つ3つのライブラリを紹介するので、この3つのライブラリを上手く活用して、様々な視点からデータ分析をできるようにしましょう。

Pandas

Pandas は表形式のデータを扱うときに便利なライブラリです。PandasではPythonのみでコードを書く場合よりも圧倒的に早く、データが欠けている部分だけ取り除く、必要なデータだけ切り出す、データを項目ごとに分ける、などの操作をすることが可能で、簡単に表形式のデータを前処理することができるようになります。データの多くは表形式なので、Pythonでデータ分析をする場合はPandasが役に立つでしょう。

scikit-learn

特に機械学習などでは書かなければいけないコードが複雑で膨大になってくるため、機械学習を数行のコードで簡単に使用できるscikit-learnは、Pythonによるデータ分析に欠かせない存在でしょう。

Matplotlib

データをグラフとして可視化するときは、Matplotlib が便利です。Matplotlibはグラフの描画専用のライブラリなので、数行のコードで簡単にデータをグラフ化することができます。さらに、グラフを簡単に描くだけではなく、見た目のレイアウトを整えたり画像を出力したりすることも可能です。

Pythonでデータ分析をするときに気を付けたい点

過学習のイメージ

先ほどのアイスクリームの例では、店長が間違ったデータ分析をしたことで、コンビニでは毎日冷房をつけていました。ですが、アイスクリームの売り上げは伸びなかったのですから、冷房をつけただけ電気代が無駄になったと考えられるかもしれません。ところが、店長が正しいデータ分析をすることで、無駄に冷房をつけるのではなく暑い日にアイスクリームをたくさん仕入れていた場合、売上は間違いなく伸びていたでしょう。

このように、過去のデータを信用しすぎることで間違った予測をしてしまうことを(アイスクリームの例の場合、今年の気温が去年よりも高いのにアイスクリームを100個しか仕入れないなど)「過学習」といいます。過学習はAI(人工知能)や機械学習では大きな問題になっているので、AI(人工知能)や機械学習でデータ分析をしようと思っている人は過学習に注意しましょう。

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