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分析ツール79本の一覧
池田データメーション研究所のExcel統計解析プログラム 全79本（番号順）
プログラム本体は古いExcel向けですが、各項目の「AIへの頼み方」をコピーしてAIに貼れば、手元のデータで同じ分析がいまのやり方でできます。
「やりたいこと」から探すなら → 困りごとから引く 逆引き事典
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早見一覧（クリックで各ツールへ）
基本ツール：101 行列合算／102 行列乗算／103 正則固有値／104 正則逆行列／105 相関係数計算／106 III類固有値分析／107 IV類固有値分析／108 線形同次方程式／110 行列式の値計算／209 標準化／215 順列組合せ／703 偏差値計算
便利ツール：201 相関クモの巣／203 汎用行列乗算／204 汎用逆行列／206 カラーラベル付きバブルチャート作成／207 カラーラベル付き散布図／207C 散布図一括作成／208 ベクトル回転表示／210 バブルチャート合成／211 散布図合成／213 移動平均／216 SP折れ線作成／514 一般固有値の計算
予測ツール：301 相似法予測／302 グレイ法予測／303 最近隣法予測／304 最適回帰予測／305 マハラノ距離予測／307 最適手法予測
ニューラルネット利用ツール：401 単一パーセプト予測／402 ニューラル回帰予測／403 ニューラルパターン照合／404 ニューラル為替予測／405 【デモ】ニューラルクイーン配置
多変量解析ツール：501 拡張回帰分析／502 主成分分析／503 正準相関分析／504 因子分析／505 クラスター分析作図／506 双対尺度法／507 コレスポンデンス分析／508 最適クロス法／509 傾向分析／50A 超らく解析／510 影響度分析／511 類似選好分析／512 判別分析／513 クラスター判別分析／516 一対比較法／517 非階層クラスター分析
マーケティング分析ツール：605 各種距離データ生成／606 多次元尺度分析I／607 多段層別分析／608 決定木分析／612 複数拡張回帰分析／632 潜在クラス分析
その他分析：202 外れ値検出／205 特異値分解／520 最適配置／609 パーティ分析／701 度数分布／704 多項式回帰／706 汎用双対尺度／720 ARモデル予測N／762 てこ比計算／771 ISM法／772 関係図作成／773 ベクトルサポートマシン（VSM）／820 RCIVR関数／951 ABC分析
検定・推定ほか：901A 正規性検査／901B 正規分布検定／902 母集団推定／903 無相関検定／904 相関係数検定／941 有意点計算
基本ツール（カテゴリ1）
101 行列合算プログラム 基本
表の中の指定した行どうし・列どうしを足し合わせた行列を作る。
集計表の項目をまとめ直したい時（例：支店別を地域別に束ねる）。
102 行列乗算プログラム 基本
2つの行列（A×B）の掛け算をする。
多変量解析の途中計算や、係数×データの一括計算。
103 正則固有値プログラム 基本
対称行列の固有値・固有ベクトルを求める（ヤコビ法）。
主成分分析などの土台になる計算を単体でやりたい時。
104 正則逆行列プログラム 基本
正則行列（行列式が0でない正方行列）の逆行列を求める（掃き出し法）。
連立方程式を解く・回帰係数を手計算で確かめる時。正則でない行列は204へ。
105 相関係数計算プログラム 基本
全項目ペアの相関係数行列を「全マス」出力（Excel分析ツールは下半分だけ）。
どの項目とどの項目が連動しているかを最初にざっと見る時。
106 III類固有値分析プログラム 基本
0/1のカテゴリデータの並びから、項目とサンプルの関係を固有値分析で配置図にする（数量化III類系）。
アンケートの選択パターンから「似た回答者・似た項目」を見つけたい時。
107 IV類固有値分析プログラム 基本
項目どうしの「親近性（似ている度合い）」の行列を固有値分析し、近い項目が近くに来る図を作る（数量化IV類系）。
「どれとどれが近い仲間か」を距離データから図で見たい時。
108 線形同次方程式プログラム 基本
変数の数と式の数が同じ連立一次方程式を解く（ガウス・ジョルダン法）。
配合・配分など「合計がこうなる組み合わせ」を厳密に解きたい時。
110 行列式の値計算プログラム 基本
行列式の値を掃き出し法で計算する（ExcelのMDETERM関数より0の判定が正確）。
行列が「使える行列か（正則か）」を確かめる時。
209 標準化プログラム 基本
データを平均0・標準偏差1にそろえる（標準化・基準化）。
単位の違う項目（円と人数など）を同じ土俵で比べる前処理。
215 順列組合せプログラム 基本
mPr（順列）・mCr（組み合わせ）の全パターンを書き出す。
当番表・組み合わせ表・総当たり戦の全パターンが欲しい時。
703 偏差値計算プログラム 基本
列ごとの偏差値（50＋(得点−平均)×10÷標準偏差）を計算する。
点数のばらつきが違う複数科目・複数指標を公平に比べたい時。
便利ツール（カテゴリ2）
201 相関クモの巣プログラム 便利
最大8項目の相関を正多角形の上に線で描く。正の相関は赤・負は青・線の太さは信頼率。
項目どうしのつながりを1枚の図でパッと見せたい時。
203 汎用行列乗算プログラム 便利
A×B・転置A×B・A×転置B・転置A×転置Bの4種の行列乗算を選んで実行。
多変量解析の途中式を自分で組み立てる時。
204 汎用逆行列プログラム 便利
正方形でない行列でも逆行列（ムーア・ペンローズ逆行列）を求める。104の拡張版。
式の数と変数の数が合わない連立方程式から「誤差の少ない解」を出したい時。
206 カラーラベル付きバブルチャート作成プログラム 便利
範囲選択だけでラベル・色付きのバブルチャートを作る。
売上×利益×規模のような3つの数字を1枚で見せたい時。
207 カラーラベル付き散布図プログラム 便利
範囲選択だけでラベル・色付きの散布図を作る（Excel標準では面倒な名前付け＆色分けを自動化）。
「どの点が誰か」が分かる散布図が欲しい時。
207C 散布図一括作成プログラム 便利
全変数の組み合わせの散布図を一気に全部作る。
データを最初に受け取って「どこに関係があるか」を総当たりで眺める時。
208 ベクトル回転表示プログラム 便利
散布図上のベクトル（矢印）を回転させて表示する。
因子分析の回転など、軸を回して見え方を探る時。
210 バブルチャート合成プログラム 便利
既にあるバブルチャートに新しいデータを追加して同じ図に重ねる。
今年と昨年、自社と他社を同じバブル図で比べたい時。
211 散布図合成プログラム 便利
複数のデータを1枚の散布図に重ねてまとめる。
グループ別のデータを重ねて位置関係を比べたい時。
213 移動平均プログラム 便利
移動平均でデータの推移の傾向をなめらかにして見る。
月別売上のギザギザをならして、上向きか下向きかを見る時。
216 SP折れ線作成プログラム 便利
横軸を「項目」にした折れ線グラフ（プロフィール図）を作る。
複数の商品や人の「項目別の点数の形」を折れ線で見比べる時。
514 一般固有値の計算プログラム 便利
対称行列に限らず、非対称行列も含めて固有値を計算する。
103で扱えない非対称の行列の固有値が要る時。
予測ツール（カテゴリ3）
301 相似法予測プログラム 予測
過去の商品データの中から、予測したい商品に「似ているもの」を探し、その実績から予測する。
新商品の売上を、過去の似た商品の実績から見積もる時。
302 グレイ法予測プログラム 予測
少ないデータでも使える「グレイ理論（灰色理論）」で時系列の次の値を予測する。
データが数点しかないのに先を見積もらないといけない時。
303 最近隣法予測プログラム 予測
過去の中から「今と似た状況」を探して、その後どうなったかで次を予測する（最近隣法）。
周期やクセのあるデータ（来客数など）の次を読む時。
304 最適回帰予測プログラム 予測
時系列データに回帰（直線・曲線）を当てはめて予測する。
伸びの傾向がはっきりしているデータの延長線を引く時。
305 マハラノ距離予測プログラム 予測
基準データのマハラノビス距離をもとに、新しいデータが「仲間はずれ（外れ値）」かどうかを予測する。
正常時のデータを基準に、異常の兆候を数値で判定したい時。
307 最適手法予測プログラム 予測
直線予測・グレイ法・最近隣法の3種類で予測し、過去の当たり具合から最適な手法を自動で選ぶ。
どの予測手法が合うか分からないデータに、まとめて当てはめて選ばせる時。
ニューラルネット利用ツール（カテゴリ4）
401 単一パーセプト予測プログラム ニューラル
入力層と出力層だけの一番簡単なニューラルネット（パーセプトロン）で予測する。
機械学習の入門的な予測。今ならAIに直接頼む方が早い。
402 ニューラル回帰予測プログラム ニューラル
入力層・中間層・出力層の3層ニューラルネットで回帰予測する。
直線では表せない複雑な関係の予測。
403 ニューラルパターン照合プログラム ニューラル
ニューラルネットでパターンの照合（どの型に近いか）を行う。
新しいデータが過去のどのパターンに当たるかを判定する時。
404 ニューラル為替予測プログラム ニューラル
日別の為替レートからニューラルネットで翌日レートを予測する。
為替・相場データで機械学習予測を試す時（当たる保証はない、が原本の思想）。
405 【デモ】ニューラルクイーン配置プログラム ニューラル
ニューラルネット法でクイーン配置問題（Nクイーン）を解くデモ。
最適化問題をニューラルで解く様子を見るお楽しみデモ。
多変量解析ツール（カテゴリ5）
501 拡張回帰分析プログラム 多変量
Excelの制限（説明変数16列）を超えて、最大200列×2,000行の重回帰分析ができる。
「結果（売上など）に何がどれだけ効いているか」を数式で出す、要因分析の本命。
502 主成分分析プログラム 多変量
たくさんの項目を少数の「総合指標」にまとめ、データの構造と寄与率を見る。
項目が多すぎて全体像が見えない時に、2〜3本の軸に要約する。
503 正準相関分析プログラム 多変量
複数の説明変数のグループと複数の目的変数のグループの間の相関関係を求める。
「体力測定の項目群」と「競技成績の項目群」のような、群と群の関係を見る時。
504 因子分析プログラム 多変量
多くの項目の背後に潜む「共通の要因」を取り出す。
アンケート項目の裏にある「本当は何を測っているか」を知る時。
505 クラスター分析作図プログラム 多変量
項目間の距離を計算し、ウォード法・最近隣法で樹形図（デンドログラム）を作る。
顧客や商品を「似たものどうしの仲間」に段階的にまとめたい時。
506 双対尺度法プログラム 多変量
クロス集計表の行項目と列項目を同じ散布図に配置し、似ている項目をまとめて見せる。
「支店×商品分類」のような集計表から、どの支店とどの商品が結びつくかを地図で見る時。
507 コレスポンデンス分析プログラム 多変量
カテゴリデータ（多肢選択も可）の類似関係を視覚的な配置図にする。多変量解析の代表格。
ブランドイメージ調査など「どの銘柄にどのイメージが付いているか」を1枚の地図にする時。
508 最適クロス法プログラム 多変量
クロス表の行・列を「関係の近い順」に並べ替え、判定値に基づいて併合し、特徴を浮かび上がらせる。
大きなクロス集計表がゴチャゴチャで読めない時の整理。
509 傾向分析プログラム 多変量
時系列データの傾向と周期（波動）の様子を視覚的に明らかにする。
売上に「何か月周期の波」があるかを見つけたい時。
50A 超らく解析プログラム 多変量
カテゴリデータだけの重回帰分析（数量化I類）を簡単に行う。510の元になった看板プログラム。
「天気・曜日・イベント有無」のような選択肢データから売上への影響を出す時（16列以内）。
510 影響度分析プログラム 多変量
数量化I類（林知己夫博士考案）による、カテゴリデータのみの重回帰分析。最大200列・独自計算でLINESTのバグ回避。
50Aの本格版。項目が多いカテゴリデータの影響度を出す時。
511 類似選好分析プログラム 多変量
売上データをクロス集計して同時購買（一緒に買われる組み合わせ）を抽出・分析する。
「これを買う人はあれも買う」を見つけて、棚づくりやセット販売に活かす時。
512 判別分析プログラム 多変量
既に分かっているグループ分けから「分け方のルール（判別式）」を作り、新しいデータがどちらに入るか判定する。
優良顧客／それ以外、合格／不合格の境目を数式にして予測に使う時。
513 クラスター判別分析プログラム 多変量
クラスター分析でグループを作り、続けてそのグループで判別分析まで一気に行う。
「まず仲間分け→その分け方の根拠と判定式まで」を一度にやりたい時。
516 一対比較法プログラム 多変量
AHP法・サーストン法。2つずつ比べたデータから、商品や案の総合順位・重みを求める。
候補が多くて一度に順位を付けられない時。「AとBならどっち」の積み重ねで決める。
517 非階層クラスター分析プログラム 多変量
K-means法で、サンプルを指定した数のグループに分類する。
「とにかく3つのグループに分けて」のように、グループ数を決めて分ける時。
マーケティング分析ツール（カテゴリ6）
605 各種距離データ生成プログラム マーケ
多変量データを6種類の距離（ユークリッド・マハラノビス・ミンコフスキーなど）の行列に変換する。
クラスター分析や多次元尺度分析の前段として距離行列を作る時。
606 多次元尺度分析Iプログラム マーケ
類似・非類似データを、関係を保ったまま2次元の地図に落とす（トーガソン法）。
「都市間の距離表」から地図を復元するように、似ている度合いから配置図を作る時。
607 多段層別分析プログラム マーケ
数値の目的変数を最も大きく分ける「2分割」を繰り返し、効く条件の組み合わせを見つける。
「どんな条件の組み合わせの時に売上が高いか」を枝分かれ図で知る時。
608 決定木分析プログラム マーケ
カテゴリの目的変数を、情報量の指標で最も的確に分類する説明変数を選びながら木を作る。
「買う人／買わない人を分ける一番の条件は何か」を枝分かれ図で示す時。
612 複数拡張回帰分析プログラム マーケ
複数の目的変数の重回帰分析を一度に全部実行する（501の複数目的変数版・16列制限なし）。
売上も利益も客数も、まとめて要因分析したい時。
632 潜在クラス分析プログラム マーケ
カテゴリの組み合わせデータの背後に潜む「見えないグループ（潜在クラス）」を推定する。
回答パターンから「実は3タイプの顧客がいる」を見つける時。
その他分析（カテゴリ7）
202 外れ値検出プログラム その他
時系列データ（月別売上など）から外れ値を検出する。
「この月だけ変」を機械的に洗い出して原因究明の入口にする時。
205 特異値分解プログラム その他
行列を固有値の大きさに応じた成分に分解する（SVD）。分解した行列を足すと元に戻る。
データの主要な成分と細かいノイズを分けて見る時。
520 最適配置プログラム その他
矩形の部品をできるだけ多く・無駄なく組み合わせて配置する検討をする（板取り問題）。
板材・紙面・倉庫スペースに、部品や箱をどう詰めるか決める時。
609 パーティ分析プログラム その他
目的変数が数量でもカテゴリでも、分割制限の設定に応じて的確に分類し展開図を作る。
607（数量向け）と608（カテゴリ向け）の中間的な、柔軟な分類展開。
701 度数分布プログラム その他
データの度数（何がいくつあるか）を整理して分布表にする。
データの散らばり方をまず見る、分析の第一歩。
704 多項式回帰プログラム その他
Y=aX²+bX+c の係数を回帰当てはめで求める。
山なり・谷なりのカーブを描くデータに式を当てる時（例：価格と売上の最適点）。
706 汎用双対尺度プログラム その他
複数のクロス集計表に対して双対尺度法を実行する。506の拡張版。
年度別・地域別など複数のクロス表をまとめて同じ土俵で分析する時。
720 ARモデル予測Nプログラム その他
時系列の自己回帰（AR）モデルで次の値を予測する。
過去の自分の値の並びから次を読む、時系列予測の定番。
762 てこ比計算プログラム その他
てこ比＝データがそのグループからどれだけ離れているかを示す指標を計算する。
回帰分析の結果を一人で引っ張っている「影響力の強すぎるデータ」を見つける時。
771 ISM法プログラム その他
要素間の関係（因果・上下・前後）を0/1で表した行列から、階層構造図を作る（グラフ理論応用）。
「問題どうしがどうつながっているか」を根っこから枝まで階層図にする時。
772 関係図作成プログラム その他
相関係数やパス係数の分析時に、関係図（矢印つきの図）を作る。
「AがBに効き、BがCに効く」の連鎖を1枚の図で示す時。
773 ベクトルサポートマシン（VSM）プログラム その他
Excelのソルバーでデータを学習し、得たウェイトで予測する（サポートベクターマシン系）。
2グループをきれいに分ける境界線を機械学習で引く時。
820 RCIVR関数プログラム その他
株価と出来高のデータから、RCI・RSI・VRの株価テクニカル指標を計算する。
手持ちの株価データでテクニカル指標を自分で計算したい時。
951 ABC分析プログラム その他
数量の大きい順に累積し、上位70%をA・90%までをB・残りをCに区分する。重点管理の定番。
商品・顧客が多すぎて、どれを大事にすべきか決めたい時。
タグチメソッド向け（カテゴリ8）
801 直交表作成プログラム タグチ
実験計画法で使う直交表のフォーマットをワークシートに出力する。
少ない実験回数で多くの条件の影響を調べる計画を立てる時。
802 バグ発見器プログラム タグチ
直交表を使ってプログラムのバグを効率よく見つける（田口玄一博士の理論）。
設定の組み合わせが多すぎて全部テストできない時に、少ない回数で網羅する。
検定・推定ほか（カテゴリ9）
901A 正規性検査プログラム 検定
観測データの分布が正規分布かどうかを検査する（901Bとセット）。
検定や管理図を使う前の「前提チェック」。
901B 正規分布検定プログラム 検定
観測データの分布が正規分布であるかを統計的に検定する（901Aとセット）。
「正規分布と言ってよいか」に統計的な白黒を付ける時。
902 母集団推定プログラム 検定
標本データから母平均・母分散を推定する（区間推定）。
一部のサンプルから「全体はだいたいこの範囲」と言いたい時。
903 無相関検定プログラム 検定
サンプルサイズと相関係数を設定して「相関なし」と言えるかを検定する。
出てきた相関係数が「偶然の範囲」かどうか確かめる時。
904 相関係数検定プログラム 検定
観測データから得た相関係数を、母相関係数=0として検定する。
903と同様、相関の有意性を生データから直接検定する時。
941 有意点計算プログラム 検定
ウィルコクソンのt検定・マン・ホイットニーのU検定の有意点表を作成する。
正規分布を仮定できないデータで2グループを比べる（ノンパラメトリック検定）時。