Summary  
This chapter covers applying and customizing regression-based trendlines—linear, exponential, and polynomial—to visualize data patterns and project future values.  

General domain of usage  
Sales forecasting

この章では、Excel を使用してチャートに**トレンドライン**を追加する方法について解説します。これは、**データパターンの分析**や**将来のトレンド予測**に不可欠な手法です。

**線形**、**指数**、**多項式**など、さまざまな種類のトレンドラインを詳しく見ていき、それぞれがデータの挙動をどのように明らかにするかを学びます。

# タスク

この実践演習では、Excel を使って売上データのチャートに**トレンドラインを追加**し、将来のトレンドを予測します。

前の章のデータセットを使用。

**Monthly Sales** データの**折れ線グラフ**を作成し、さまざまなトレンドラインを組み込んで、将来の売上トレンドを予測する可能性を評価します。以下の種類のトレンドラインを含めてください：

- **Exponential**
- **Linear**
- **Logarithmic**
- **Polynomial**（**order of 4**）

各トレンドラインを拡張して、今後**15**か月間の売上を予測します。

ノート

* **Date**列と**Monthly Sales**列の全範囲を選択;
* **挿入**タブに移動し、グラフオプションから**折れ線グラフ**を選択;
* グラフ内の線を**クリックして選択**;
* 線を右クリックし、**近似曲線の追加**を選択;
* 識別しやすいように近似曲線の色やスタイルをカスタマイズ;
* **予測**オプションを**15**ステップ先まで設定して近似曲線を延長;
* 異なる近似曲線が過去データにどのように適合し、将来の売上をどのように予測するかを確認。


ヒント

どの近似曲線が予測されるMonthly Salesの減少を示していますか？

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。

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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でのトレンドライン作成と予測

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