ヒストグラムの作り方と層別の使い方【エクセルテンプレート】

(動画時間:3:52)

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ヒストグラムエクセルテンプレート

 

こんにちは、リーンシグマブラックベルトのマイク根上です。

 

今日はQC7つ道具の中からヒストグラムの書き方と層別の使い方をエクセルテンプレートを使って説明したいと思います。ヒストグラムはある一種類の数値データの発生頻度をグラフ化し、一目でどの数値帯が多いかが分かります。

 

今回もヒストグラムのエクセルテンプレートを作りましたので、下のリンクをクリックしてダウンロードし、使ってみて下さい。

 

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ヒストグラムテンプレートの使い方

 

これがテンプレートの画面です。最初にマクロを有効にして下さい。

 

ヒストグラムテンプレート

 

分析するデータの入ったエクセルファイルを開いた後に、セルC19の「ここをクリックして、ヒストグラム作成」をクリックして下さい。何度かエクセルの質問に答えていくと、「そのデータの範囲をマウスで選択して下さい(数値データだけです)」と言うのでご自分のデータの範囲を選択し、OKを押す。そしてデータの名前を入力すると、下の様なヒストグラムが出てきます。データが用意されていれば1分で出来ますね。

 

ヒストグラム完成図

 

この例では横軸に返品された商品の粗利率を等間隔で並べて各範囲の発生頻度を縦軸に記しています。データ数は328個で平均粗利率は22.83%でした。

 

どんな時に層別を使うの?

 

しかし、グラフを見ると山が二つありますね。これは典型的な例ですが、複数のデータ群が混在している可能性が有ります。このままではこのデータが無意味なものと判断を下してしまいます。

 

そこで元データを返品商品の種類に分けてヒストグラムを作り直しました。それが下図です。どちらも有意性がでてきました。このように測定したデータを色んな観点で分けて分析をすると真実が出てくる事が多々あります。それが層別です。

 

層別後のヒストグラム

 

層別は全てのデータ分析で使えます。それどころか、使わないと重要なデータ分析を見逃してしまう可能性があります。ですので層別の観点を常に頭に入れてデータを見るようにして下さい。

 

アクショナブル(行動を促す)なデータ分析を目指す

 

話をヒストグラムに戻します。このグラフの良いところはどの粗利率での返品が多いのかが見た目で客観的に分かる事です。頻度の高い返品粗利率範囲を通常の平均粗利率と比べるとかなり高かったのが分かりました。つまり、値段が高いから返されていたわけです。

 

「そんなの当たり前でしょ」と突っ込まれそうですが、それがデータ上で確認出来た事が重要なのです。更に次のような疑問も出て来ませんか?「なぜ、お客さんの同意も無く高い値段のまま配達されていたのか?」データで確認したからこそ次に進めるのです。

 

データ分析について一つ問題があります。データ分析は非常に重要ですが、実際にグラフ作りで時間を無駄に過ごしている人達もいます。きれいなグラフが並んでいるんだけれど、読者に何の行動も促さない内容だったら意味が無いです。

 

ですからグラフ作りはテンプレートに任して、出来た分析がそれを見る人や自分自身に行動を起こさせる様に作り上げる事に時間を費やしたいですね。

 

今日はQC7つ道具のヒストグラムと層別の話をしました。ご視聴ありがとうございました。

 

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