Summary  
This chapter covers how to pivot structured datasets to dynamically aggregate and summarize data into concise tables and how to add interactive filters (slicers) for customized views.  

General domain of usage  
Data analysis

**ピボットテーブル**は、Excel の中でも最も強力な機能の一つであり、大規模なデータセットを迅速かつ効率的に**意味のある表に要約**することが可能。

**データの動的な配置**を提供し、集計、比較、分析が容易。

**スライサー**などのツールを活用することで、ピボットテーブルは**データの個別ビュー**を実現し、さまざまな分析ニーズに非常に柔軟に対応。

# 課題

これまでに学んだスキルを活用し、**Location** を行、**Category** を列、**Quantity_Sold** を値とする同様の表を作成。

さらに、**Date** 列を使ってスライサーを追加し、最終的な表示が次のようになるように設定。

課題で使用したデータスライサーにより、2022/01/01に全カテゴリで合計いくつの商品が販売されましたか？

Excelによるデータ分析は、Microsoft Excelを用いた最も重要なデータ管理、操作、および分析手法を習得するための実践的なガイドです。Excelの強力な機能に精通し、データ分析手法を段階的に学び、動的な可視化やインタラクティブなダッシュボードの作成まで進みます。最終的には、レポートの自動化や高度な分析手法の適用を習得し、効率的に情報に基づいた意思決定を行う力を身につけます。

高度なExcel関数を使用してデータをインポート、クリーンアップ、変換し、詳細な分析のためのデータセットを準備する方法を学びます。ルックアップ関数を活用して複雑なデータを操作する技術を習得します。

Excelの分析機能の核心に迫り、条件付き分析、統計関数、ピボットテーブルを習得します。このセクションでは、多様な分析ツールを用いて大量のデータセットから有益なインサイトを抽出する方法を学びます。

統計チャートを作成し、データを視覚的に伝えるインタラクティブなダッシュボードを構築するスキルを習得します。繰り返し作業を自動化し、レポートを効率的に生成する方法を学び、生産性とデータ活用を向上させます。

ピアソンの相関係数を用いた変数間の関係性を判断する相関分析、変数間の関係性を探る線形回帰、予測におけるパターン分析のためのトレンドラインの追加、統計的有意性を評価する仮説検定におけるt検定およびz検定の利用を扱います。

Excel ピボットテーブル

課題