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お仕事の依頼

 実務を担う現場の方が使い慣れたエクセル。Excellent仕事術は、このエクセルを効果的に活用して、御社の業務改善やお困りごと解決の最適なスキームをご提案/ご提供します!

御社にこんな悩みはございませんでしょうか?

エクセル作業がブラックボックス化しており、膨大な人手がかかっている

分析資料は沢山あるが、業績改善に向けた課題や傾向が全く把握できない

プレゼン資料にどこかインパクトが無い

 Excellent仕事術では、これらの悩みに対して「現場重視」で現場の声を反映させながら解決策を提案します!

 ご相談自体は無料でうけたまわります。エクセルに関することであれば、どんなことでも幅広く「Excellent仕事術のガッツ鶴岡」へご相談ください!

プロトタイプ(試用版)の開発についても低価格で請負ます!

お問合先

Excellent仕事術の得意分野

VBA/マクロ開発

エクセル作業がブラックボックス化する理由は、大きく分けて3つあります。

エクセルシートのスパゲティ化

データのバケツリレー

エクセルファイルの共有

 Excellent仕事術では従来のIT部門では対応できなかったこの3つの問題を、これまで培ってきたマクロ/VBA開発力で解決します。

エクセルシートのスパゲティ化

 エクセルシートのスパゲティ化は、1シートに「データ」「計算」「作業スペース」を詰め込むことで起こります。

 異なる内容が詰め込まれている為、「どこの範囲がどの内容」で、「どの範囲とどの範囲がどのように絡み合っているのか?」が第3者に分かりにくくなります。

 スパゲティ化したエクセルシートは、作成した担当者しか扱えないだけでなく、データが不規則に蓄積されているため有効活用ができず効率化が行えません。

 スパゲティ化したエクセルシートを改善するポイントは、「データ」「計算」「作業スペース」を1シートに混ぜず、それぞれシート毎に集約することです。

 Excellent仕事術ではスパゲティ化したエクセルシートを、3つのステップで劇的に改善します。

・Firstステップ

   ➡ ヒアリング及びシートの中味の分析

・Secondステップ

   ➡ シートを「データ」「計算」「作業スペース」などの目的別に作成

・Thirdステップ

   ➡ 作業スペース・シートでの作業をVBAにより自動化

 改善したエクセルシートでの作業は効率化されているだけでなく、特定の担当者以外でも引継ぎの負担なく作業が行えるようになります。

データのバケツリレー

 エクセルファイルでデータを外部の会社や他部署とやり取りすることは、良く行われていると思います。

 データ活用の目的が外部の会社や他部署と違う為、「エクセルファイルの交換」はファイルやシート間での膨大な「データの転記処理」を発生させることになります。

 実は、VBA/マクロを活用すれば複数のファイルやシートの「データ取込み・変換処理」 を、一括で行うことができます。

一括処理のイメージ

 一括で「データ取込み・変換処理」が行えれば、膨大な転記処理から解放されるだけでなく、取り込んだデータを活用して「周辺業務」の効率化も行えるようになります。

 Excellent仕事術では、現場の声をお聞きして「データ取込み・変換処理」から「周辺業務の改善」まで徹底的にサポート致します。

エクセルの共有

 エクセル1ファイルで大量のデータを扱う場合によく出てくる問題として「共有」の問題があります。

 エクセルは表計算ソフトであり、本来は大量のデータを扱うには不向きです。1シートに蓄積できる行数に制限があり、蓄積データが大量だと動きが重たくなります。

 しかも、 1ファイルを複数の担当者で同時に共有して使用できない為、担当者に待ち時間が発生してしまい、どうしても業務効率が上がらなくなります。

 Microsoft社の製品では、データベースソフトとして「Access」があります。Accessであれば、行数に関係なく大量のデータを扱うことができ、複数の担当者で共有して使うことも可能です。

 ところが、Accessだと現場では行えない業務も中にはあります。特に「大きなクロス表での作業」などは、エクセルのような表計算ソフトを業務用にカスタマイズした表でないと効率があがりません。

 こういったエクセルでないと行えない業務を、複数担当者でエクセルファイルを共有しながら作業したい場合には抜け道があります。

エクセルとAccessをVBA技術により連携して使うという方法です。

 この方法であればエクセルとAccess、互いのメリットを組み合わせて業務を行うことが可能です。

 このエクセルとAccessn連携する仕組みでは、データはAccessに一元管理し、エクセルには都度、必要なデータだけ呼び出して活用します。

 このエクセルとAccessの連携を行う場合にポイントとなるのは「エクセルの役割」と「Accessの役割」の切り分けです。

 Excellent仕事術では、連携の仕組みを構築するだけでなく、業務を理解させて頂いた上で「連携のポイント」についても提案させて頂きます。

事例①

データ分析/統計処理

「数値/分析資料は沢山あるが、業績改善に向けた課題や傾向が全く把握できない」ことの主な原因は、鳥の目全体像を捉えることができていないことが考えられます。

 例えば「前期と比べて注文単価が何故下がったか?」について、注文単価自体の推移を見ても、単位荒すぎて「何故下がった」かはよく分からないはずです。

 逆に注文台帳を見ても、今度は単位細かすぎて「注文単価が前期と比べて何故下がったか?」はよく分からないはずです。

 では下に記述したように、注文を単価別にグループ分けして件数の推移を確認した場合はどうでしょう?

・低単価の注文件数の推移

・中単価の注文件数の推移

・高単価の注文件数の推移

 低単価の注文内容と高単価の注文内容では、注文に含まれる商品の違いや、注文した会員の行動や属性に違いが必ずあるはずです。

 低単価の注文件数の構成が高くなっているのか、もしくは高単価の注文件数の構成が低くなっているのか、を注視すれば「注文単価が下がった原因」はある程度見えてくるはずです。

 このように業績改善に向けた課題や傾向を捉えるには、必ず鳥の目でグループ別の推移を捉えることが必要です。

 このグループ別の推移を捉えるのに、必ずしも「データアナリスト」や「CRMソフト」が必要とは限りません。エクセルの集計機能と統計機能を駆使すれば、エクセルでも対応は可能です。

 Excellent仕事術では、これまで培ってきたエクセル集計技術と統計処理・技術を活用して、御社の数字分析のお手伝いをします。

会員分析

会員分析のポイントは大きく分けて3つあります。

・新規会員の獲得状況 ➡会員数自体の分母を増やせているか?

・新規会員の2回目のリピート状況 ➡新規会員が定着しているか?

・既存会員のリピート状況 ➡優良会員が確実に育成できているか?

 つまり、まずは「新規・既存」と「優良・非優良」の2つの切り口で会員のグループ分け(セグメント)を行った上で、会員のグループ間の移行状況を把握することが必要です。

 Excellent仕事術では上記の2つのグループの切り口から、更に深堀した切り口でグループ分けを行います。

そして、基本の「新規・既存」「優良・非優良」のグループに加えて、更に深堀りしたグループ間の移行率を把握するためのツールを提供します!

事例②

その他の分析

 Excellent仕事術では、発注・在庫分析や予算作成・中期計画のシミュレーションなども得意分野としております。

ぜひ、この分野についての悩み事もExcellent仕事術にお問い合わせしてみてください!

ダッシュボード化

 数字分析を行った内容については、社内で共有し、次の行動につなげていくことも大事なことです。

 Excellent仕事術では社内の効率的な業績報告、情報共有のために一目で現状を掴むことができるダッシュボードの作も行います 。

エクセルダッシュボード

プレゼン・資料作成

 競合他社とのプレゼン競争に勝つためには、「数字の魅せ方」に突破口があります。海外のエクセル活用事例をうまく取り入れた「数字の魅せ方」こだわりましょう。「数字なんてただの数でしょ?」。そんなことはありません。「目で見て、数字の変化がリアルにわかる」効率的な資料作成術を、Excellent仕事術/ガッツ鶴岡がご提供します

-シンプルで誰の目も釘付けにするグラフ関連資料の作成をいたします。

Excellent仕事術/ガッツ鶴岡の強み

業務分析の経験が豊富

-上場企業から創業期のベンチャー企業まで、様々な事業規模での業務分析の経験が豊富

-内部監査も含めた内部統制対策をとおして、業務フロー図等の作成・業務分析の経験多数あり。

数値管理の経験が豊富

-銀行や証券会社等の金融機関への数値説明・交渉の経験が豊富

-EC通販での予算管理や中期計画作成、各種分析などの経験が豊富

最新のエクセル技術

 Excellent仕事術/ガッツ鶴岡は、世界の最先端のエクセル技術を常にキャッチアップしています!

-海外では日本と違い、エクセルの新機能/便利機能をうまく使いこなして業務の効率化に成功している事例が沢山あります

-小難しいVBAコードや複雑な関数は必要ありません。Excellent仕事術/ガッツ鶴岡がお教えする世界最先端のエクセルの新機能を使って、効率よく簡単にエクセル作業ができるようになります。

-エクセルは元々、表計算ソフトです。データベースソフトではありません。しかしパワークエリという新機能を使えば、エクセルをデータベースソフトとしても使いこなせます

 Excellent仕事術のガッツ鶴岡がパワークエリとの連動を作成します/お教えします。

事例①

<商品管理システム/エクセルとAccessの連携>

 業務メンバー各自が業務に即したエクセルのクロス表を使用しながら、エクセルへの入力データはAccessファイルに蓄積して各自で共有する仕組みを構築

<改善前・課題>

★1つのエクセルシートに様々な業務データと入出力表が混在

・商品の特性上、入荷した商品を手動で分割・並べ替えて管理する必要があった

・商品の並べ替え順を各業務で使い回すため、1シート上に様々なデータが混在

データ蓄積型式が不規則になり、VBAなどの自動化手段の活用が不可能

・1ファイルをメンバー全員で共有して使用するため、業務メンバーに待ち時間が発生

<改善後・効果>

★業務データはAccessに一元管理し、エクセルの入出力画面を業務毎に分散

・データはAccessに一元管理し、ADOという技術を使用して、都度、必要なデータのみエクセルファイルに呼び出す仕組みを構築。このADOの技術により、1つ1つの業務に即した画面作成が可能になった。さらに他の業務メンバーがファイルを使っている間に発生していた待ち時間も削減できた。

・Accessに一元管理したデータを、RPAに連携して会計システムへの入力を自動化した。これにより、残業時間が1月あたり200時間減らすことに成功

事例②

EC通販における会員のセグメンテーション>

 会員の1年間の購買履歴とアンケートの集計結果を分析し、会員のセグメンテーションを実施。それまで一律にマーケティング施策を行っていたが、会員のセグメント毎の施策(例:セグメント別の割引率設定など)を実施できるようになった

実績

-商社・畜産部門向け商品管理システムの開発

 ➡エクセルとAccess及びRPAと連携処理

-客先マスタ登録業務用システム開発/エクセル・RPA連携

 ➡エクセルVBAにてRPA入力用データを成型

-EC通販会社での会員分析・マーケティング施策立案

 ➡エクセル分析ツールにて会員の購買履歴を統計処理にて分析

-EC通販会社向け在庫管理システム

 ➡適性発注率をエクセルを使用して分析

ストリートアカデミーで講師もしています

経歴

Excellent仕事術運営者:鶴岡 敦(ガッツ鶴岡)

 新卒で総合商社に入社後、ユニクロに転職。更にEC通販会社に経営企画室長として入社。

 EC通販会社にて膨大なデータ量に苦戦。必要に迫られて自らエクセル学習を重ねるうちに、 海外の活用例などを知るようになり、エクセルの可能性に目覚める

1993年慶應義塾大学商学部卒

2002年USCPA合格

大学在学中にプロボクサーとしてデビュー

現在もボクシングジムで練習を続けている

 

 

分布図の作成及びグループ化~データを見やすく分解する

ピボットテーブルグループ化機能を使うと、数字が見やすくなるため重宝しておりますが、Power BIでも同じようなことが行えます

今回は、Power BIにおけるグループ化機能を量/ヒストグラムと質に分けて解説します

分布の把握は数字分析の基本なので、分析を行う必要のある方には特に有用な情報だと思います

量によるグループ化

今回は下の画像のデータからヒストグラムを作成したいと思います

売上金額の範囲区分を一定の金額で設定し、レコード数(行数)747件の件数を範囲区分別に縦棒グラフで表示します

まず、レポート画面のフィールド欄で「売上金額」上で右クリックします

すると「新しいグループ」という表示が見えますので、こちらをクリックします

「新しいグループ」をクリックした後は、次の画像の画面が開きます

ピンのタイプはデフォルトで「ピンのサイズ」になっていますが、こちらは「ピンの数」に変更します

ここで「ピンの数」とは縦棒の数になります

OKボタンを押すと、新たなフィールドができます

こちらをX軸に配置し、Y軸に売上金額のカウントを配置します

すると、縦棒グラフがヒストグラムとなります

ヒストグラムのデータ区分の範囲はピンのサイズとなります

ちなみにY軸を合計に変えるとデータ範囲別に合計金額を表示することができます

質によるグループ化

こちらのグループ化はレポート管理画面の一つ下のデータ管理画面で行います

下の画像がグループ化を行うデータです

まず、グループ化の対象になる「都道府県」の列を選択します

すると上のタブが「列ツール」に切り替わり、「データグループ」が表示されます

ここで「データグループ」の▼マークをクリックすると次の画面が表示されます

「新しいデータグループ」をクリックすると表示が次のように切り替わります

ここでグループ化するものは、Ctrlキーを押しながら選択し、グループ化をクリックします

この選択、グループ化の処理によりグループ化が実施されます

仮に、この状態のまま画面右下のOKボタンを次のような列ができます

ですので、列名およびグループ名はOKボタンを押す前に修正しておきます

<まとめ>

今回は量と質の双方の観点からグループ化を行う方法を解説しました

Power BIではグループ化により、分析可視化だけでなく、分析作業も行えます

ヒストグラムについては、X軸の範囲が良く見えない点について不便に感じる方もいらっしゃると思います

その場合には、「その他のビジュアルの取得」から「histogramのアプリ」を探す方法もあります

ヒストグラム/histogramは複数種類がありますので、ぜひ試してみてください

上の画像の「Histogram Chart」ならばX軸も下の画像のように明確に表示されます

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散布図&近似曲線&相関係数の表示

散布図は数あるグラフの中でも相関関係を見るのに一番適しています

そして、散布図がダッシュボード内にあれば数字の深い洞察が行えるようになります

今回は散布図の作り方だけでなく、相関関係を解釈し易いように「近似曲線を追加」する方法と相関係数の計算方法を解説します

散布図

散布図はX軸とY軸の2つの軸から構成されます

上の画像では、X軸に身長、Y軸に体重を配置しています

ここで、散布図ならではの注意点があります

X軸とY軸ともに数字は「集計しない」を選択しておきましょう

近似曲線の追加

表示

近似曲線の追加は下の画像の黄色く印をつけた箇所から行います

近似曲線はPower BIでは「傾向線」という名前になっています

上の画像の「追加」をクリックすれば、近似曲線が散布図に追加されます

線の種類や色を調整したい時には下の画像の箇所にて調整します

数式

数式を表示したい時には新たにメジャーを作成します

メジャー内ではLINESTX関数を使用します

LINESTX関数でテーブルを作成すると、下のようなテーブルが作成されます

myValue =

VAR myTable=SUMMARIZE(‘ラグビー’,’ラグビー'[名前],”X”,SUM(‘ラグビー'[身長]),”Y”,SUM(‘ラグビー'[体重]))

VAR myData=LINESTX(myTable,[Y],[X])
Return myData

LINESTX関数で返される値には近似式(ax+b)の「Slope1:係数a」と「Intercept:定数b」が含まれます

こちらの2つの値をメジャーの中で成形する形になります

尚、LINESTX関数を使用前には「SUMMARIZE関数」でメジャー内にテーブルを事前に作成して変数に格納しておいてください(今回の場合はmyTable)

SUMMARIZE関数の文法は

SUMMARIZE(テーブル名,グループ化する切り口,列名1,集計式1・・・となります)

ここまでで、ax+bの「係数a:SLOPE1」と「定数b:Intercept」を求めることができました

それでは最後にこちらのSLOPE1とInterceptを数式の形で成形できるようにします

数式の形で成形するには変数を使用して、SLOPE1とInterceptを抜き出しておきます

myValueY =

VAR myTable=SUMMARIZE(‘ラグビー’,’ラグビー'[名前],”X”,SUM(‘ラグビー'[身長]),”Y”,SUM(‘ラグビー'[体重]))

VAR myData=LINESTX(myTable,[Y],[X])

VAR Intercept=SELECTCOLUMNS(myData,[Intercept])

VAR Slope=SELECTCOLUMNS(myData,[Slope1])
Return

FORMAT(Slope,”#.###”) & “x” & FORMAT(Intercept,”+#.###;-#,###”)

相関係数

*2023年4月30日に「相関係数」の部分は訂正します

Power BIのバージョンアップ後にクイックメジャーで相関係数を算出すると正しい値が表示されません

ですので、以下のメジャーの式を修正しながらご使用ください

式の中で「X」と「Y」が出てきます

XとYとは下のグラフの横軸(X)と縦軸(Y)のことになります(R2は相関係数を二乗した値のことになります)

*修正要の箇所:テーブル名/’ラグビー’、列名1/’ラグビー'[身長]、列名2/’ラグビー'[体重]

相関 =

//X平均

var __muX =calculate(AVERAGE(‘ラグビー'[身長]))

//Y平均

var __muY=calculate(AVERAGE(‘ラグビー'[体重]))

//分子

var __numerator  =  sumx(‘ラグビー’,(‘ラグビー'[身長]-__muX)*(‘ラグビー'[体重]-__muY))

//分母

var __denominator=  SQRT(sumx(‘ラグビー’,(‘ラグビー'[身長]-__muX)^2)*sumx(‘ラグビー’,(‘ラグビー'[体重]-__muY)^2))

return

divide(__numerator,__denominator)

***以降の記事は無効***

相関係数はクイックメジャーで計算し、「カード」で表示します

まず「新しいメジャー」の右横のマークをクリックします

クイックメジャーの画面が開いたら計算の種類を選択します

今回は「相関係数」を選択します

計算の種類を選択したら、上の散布図のX軸とY軸と同様の設定を行います

クイックメジャーの設定後は、新しいフィールドが設定されます

**************

<まとめ>

散布図は数字の背後にある相関関係を明らかにするのに有効なグラフです

ダッシュボード内の仲間に散布図を加えることで、数字の解像度がグッとあがります!

そして、近似曲線を追加することで散布図の背後にある相関関係の解釈を行い易くなります

ぜひ、深く数字を分析したい時にはこの散布図と近似曲線を有効活用してください

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