Excelデータ分析のための必須項目

これから仕事や学校でExcelを学ぶ必要が出てきた方へ。 Excelは非常に便利なツールでデータの管理が可能です。Excel初心者の人はどういった点に注意して、データの作成及び確認をすればよいでしょうか？ポイントを押さえて、効率的にエクセルの知識を身につけていきましょう。

データ分析に必要な項目
データを作成する際の注意点
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まとめ

データ分析に必要な項目

Excelデータを分析する際には、適切なデータ構造と項目の選択が重要です。ここでは、Excelデータに含めるべき必要な項目について解説します。これらの項目を含めることで、データ分析の効率性が向上し、より意味のある結果を得ることができます。データには下記6つの項目が入っていることが基本的に必須です。

データのIDまたは識別子
日付または時間
数値データ
列データ
メタデータ

上記を詳しく解説していきますね。

1.データのIDまたは識別子：各データを一意に識別するための識別子。通常、Noを使用します。数百、数千といったデータ列を確認する際、その値が何番目の数字なのか一目でわかると確認作業が簡単になりますし、一意に表すことができるためデータの整合性が取れます。

2.日付または時間：データが収集された日付や時間。時系列データの場合、時系列分析の分析が可能です。また各項目に対して時系列を入れることも大切ですが、データ分析をする際、そのデータがいつ時点のデータであるかも大切な要素となってくるため、記載があるとより良いです。

3.数値データ：分析や計算に使用される数値データ。売上金額や数量などが含まれます。データ分析をする際は何に使うデータを収集しているのか及びどんなデータ分析に今後転用できるかを意識して記載する必要があります。売上金額や数量、商品名、販売月が分かれば、どんな時期にどんな商品がどのくらい売れるのか知ることができますよね。それに加えて、時間帯や曜日の項目があれば特にどの時間帯に売れるのか判断することも可能になってきます。データ分析は目的を達成するための手段ですので目的に応じた数値を記載しましょう。

4.列データ：分析に使用する各項目はどんな名前でどんな意味があるかの説明などのカテゴリや属性を表すのに使用されます。データを作成する際の各項目はどんな意味があるのか、どういったものを構成するのかを別シートもしくはコメントで記載しておきましょう。理由としては、使用するデータは自分が理解できれば良いものではなく、誰が見ても理解できるかつ入力することができるデータがより良いデータです。

5.メタデータ：データセットに関する追加情報。データの収集方法、ソース、または前処理の情報などが含まれます。入力したデータのマスタファイルは何か分かるようにする必要があります。理由として、どんなデータを基に算出したかや数値が間違っている可能性の洗い出しが可能だからです。例えば、Aさんが手書きしたデータを目視で確認して入力したデータであるのか、クラウドサービスで管理しているデータを持ってきたデータなのかで信用度がだいぶ違いますよね。