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出版社/著者からの内容紹介
回帰分析とは複雑な統計データを、１本の直線だけで読み解く統計解析手法なので、わかりやすいという特徴がある。本書は回帰分析の考え方に基づき、多変量解析、数量化理論I類、判別分析、コンジョイント分析やタグチメソッドなどのデータ分析の一般的な手法を一通り学習する。
内容（「BOOK」データベースより）
まずはTry!回帰分析でタグチメソッドのデータ解析やコンジョイント分析ができる。
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5つ星のうち 2.0
現場に即した内容を！,
By
レビュー対象商品: Excelで学ぶ回帰分析入門 (単行本)
どうも、「回帰分析を使ってみよう」というアピールが前面に出ており、不満だった。
本来、書かれている事を意図する言葉としてふさわしいのは、「（回帰分析も使って）予測や現状分析の幅を広げよう」ということだと思う。 著者がたくさんいる割りには、現場と合っていない内容もあり、現場で予測のシステム構築支援や、コンサルティングなどで携わっていれば、企業がどのようなことで困っているのか、またどのように統計が理解されているかを感じられるのではないだろうか？ 回帰分析の実行結果の説明は、シンプルで良いと思う。 予測と要因分析という目的に合っていると思う。 （事実、Excelの表記がおかしいところもあり、また予測と要因分析に使われない内容の説明は省略されている。） より幅広いニーズに対応するなら、更なる説明が載っている参考書籍を紹介して欲しい。 また、予測しようとしている項目に影響する項目が数値データとカテゴリーデータが混ざっているデータの場合の事例が少なすぎです。 第6章の後ろでも良いので、載せてほしかった。 また、内容は次のように置き換えてみることができると思われる。購入の参考にどうぞ。 第4〜5章 予測しようとしてる項目に影響する数値データが複数ある場合の予測と、それらの影響度合いを調べる 第6章 予測したい項目に影響するデータがカテゴリーデータの場合の予測と、それらの影響度合いを調べる 第8章 判別分析だが、判別させたい項目に影響するデータがカテゴリーデータの場合の予測と、それらの影響度合いを調べる
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 4.0
わかりやすい,
By カスタマー
レビュー対象商品: Excelで学ぶ回帰分析入門 (単行本)
類書の中では、なかなかわかりやすく書かれていて良いと思います。予測に使える点や、予測するものに影響を与えているものは何かを探ることもできたり、数値以外のデータも分析できることも初めてわかったので、純粋にスゴいと思いました。 Excelの関数についても触れていて、Excelの使える範囲が広がるような気がする。（初めてみる関数や用語がたくさんあると感じるくらい初心者です。） しかし、本書に書かれているコンジョイント分析やタグチメソッドも初めて知りましたが、イマイチ理解できませんでした。（もちろん皆さんは理解されているでしょう。） コンジョイント分析を使ってアンケートしよう、とは思いませんでした。作るのもこたえるのもめんどくさそうです。
8 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
実用的,
By カスタマー
レビュー対象商品: Excelで学ぶ回帰分析入門 (単行本)
統計を学んで手法を活用しようとしたときに、市販の統計ソフトが非常に高額でとても個人では手がでないことを知り現実のデータを前にして手をこまねいてしまいます。これまでも「Excel･…」を何冊か購入したものの、解析結果をどう使うかの段階で明快にならず投げ出してしまうことが多かったものです。 この本はそんな悩みを一気に解決してくれます。身近にあったExcelを有効に使ってExcelの魅力をたっぷり引き出してくれました。 事例も実用的ですし徹底的に理論を追わずに操作を主体にして進めてくれます。 回帰分析でこのように予測と要因分析ができればデータマイニングも恐れることはないと自信を持ちました。
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