分析方法も解説

損益分岐点売上高の計算

損益分岐点とは｜計算式や分析・活用方法も解説

固定費と変動費の集計

2.限界利益率を計算する

限界利益率＝1ー(変動費÷売上高)

限界利益率の計算

3.損益分岐点を求める

損益分岐点売上高＝固定費÷限界利益率

損益分岐点売上高の計算

エクセルを使ったグラフの作り方

1.グラフ作成に必要な数字を入力

まずは下図のように売上高と総費用、固定費を売上が「0」のケースと最大のケースでそれぞれのセルに入力します。ここでは上記の計算で用いた数値をそのまま使用します。

グラフ作成に必要な数字の入力

2.グラフの作成

グラフの作成

グラフ(未完成)

3.グラフを見やすくする

このままではグラフが塗りつぶされて分かりにくいので、グラフの塗りつぶしをなくします。

グラフの塗りつぶしをなくす

グラフの枠線設定

グラフ(完成)

ICP発光分光・質量分析：原理解説

ICP（高周波誘導結合プラズマ）は英文のInductively Coupled Plasmaの頭文字をとったものであり、発光分光分析法の一つの手法です。分析試料にプラズマのエネルギーを外部から与えると含有されている成分元素（原子）が励起されます。その励起された原子が低いエネルギー準位に戻るときに放出される発光線（スペクトル線）を測定する方法です。発光線の位置（波長）から成分元素の種類を判定し、その強度から各元素の含有量を求めます。プラズマの生成には、アルゴンガスを流し、トーチ管の先端部においたワークコイルに高周波電流を流します。高周波電流によりトーチ管内に生成される電磁場によりアルゴンガスが電離されプラズマを生成します。このプラズマは高い電子密度と高温（10000K）を持ち、このエネルギーにより試料を励起発光させます。溶液試料は霧化された状態でトーチ管の中央の細管よりプラズマ内に導入されます。

3.ICPの分析化学的特長

分析方法も解説
1. 多元素同時分析、逐次分析が可能
2. 検量線の直線範囲が広い
3. 化学干渉、イオン化干渉が少なく高マトリックス試料の分析が可能
4. 高感度である（検出下限は大半の元素に対して10ppb以下）
5. 測定可能元素が多い、原子吸光法で困難なZr、Ta、希土、P、Bなども容易に分析できる
6. 安定性がよい

1) シーケンシャル型

図1 シーケンシャル型ICP発光分光分析装置

2) 多元素同時分析型（マルチチャンネル型）

5. 応用例

1) 鉄鋼分析 ICP発光分光分析の主要な応用分野のひとつが素材分析です。鉄鋼資料の分析を行った例を示します。

• 装置: シーケンシャル型ICP発光分光分析装置SPS3000型
• 試料: JSS鉄鋼標準試料150番台（強靭鋼）0.5gを塩酸―硝酸の混酸に溶解し100mLとしたもの
• 標準液: 純鉄（99.99%）0.5gを溶解し100mLとしたものをブランクとし、これに測定元素8元素の標準液を添加したものとで検量線を作成した（マトリックス合わせ法）
• 分析条件: このような高マトリックスの試料ではマトリックス元素（この場合は鉄）などによるスペクトルの重なりが発生することがあるためスペクトルプロファイルを確認し、もっとも最適な分析波長を選択し測定を行う。
• 分析結果: 測定した3件の試料についての結果と標準試料としての認証値を表に示す。非常に良好な一致を示していることがわかる。
• 分析結果: 測定した3件の試料についての結果と標準試料としての認証値を表に示す 非常に良好な一致を示していることがわかる

2) バストネサイトの分析

• 分析条件: バストネサイト 分析方法も解説 0.5gをフッ化水素酸、硝酸、過酸化水素水で処理し溶解し100mLとした。
• 分析結果: 希土類以外の元素と希土類の分析結果を表に示す。含有量30%の酸化セリウムから含有量0.11%の酸化ユーロピウムまで定量できている。

3) 毛髪分析

• 装置: 多元素同時型ICP発光分光分析装置 Vista-PRO
• 試料: 分析方法も解説 毛髪を洗浄後 0.5g秤量しこれを分解容器中で硝酸により分解しこれを10mLとしたもの
• 分析結果: スペクトルプロファイル、分析結果の一部を示す。

環境水の模擬資料として塩化ナトリウム3%溶液の4時間連続噴霧測定を、 アルゴンガスを半減した低消費プラズマを構築するためのシステム Active Flowを用いて行いました。

PEST分析の正しいやり方とは？目的やコツ・注意点を事例とともに解説！

​​​​​​​

PEST分析の方法

■4つの要因の情報収集をする

■4つの要因を分析する

■経営戦略や事業戦略に反映する

PEST分析の例

■化粧品業界のPEST分析例

【政治的要因】

• 新型コロナウイルスの流行による外出規制により、化粧をする人が減っている
• 新型コロナウイルスの流行による入国規制により、インバウンド需要が減少している

【経済的要因】

• 外出する機会が減ったことで消費者の購買意欲が低下している
• 外国人観光客による購買が減少している
• 原材料の輸入が滞ったことでリードタイムが長くなっている

【社会的要因】

• マスクの着用が常識になり、口紅やチークの売上が減少している
• マスクをしても落ちにくい化粧品のニーズが高まっている
• オーガニック化粧品のニーズが高まっている

【技術的要因】

• SNS利用者の増加により販売チャネルが多角化している
• オンライン接客を導入する店舗が増えている
• バーチャルメイクアプリの利用者が増えている

■学習塾業界のPEST分析例

【政治的要因】

• 学習指導要領の改訂により、小学校で英語・プログラミングが必修化された
• センター試験が廃止され大学入学共通テストが導入された
• 高等教育の無償化が始まった

【経済的要因】

• 新型コロナウイルスの流行によって景気が悪化している
• 中・低所得者の教育投資額が減少している
• 都市部と地方の教育格差が拡大している

【社会的要因】

• 少子化が進み、令和3年の出生数は過去最小となった
• 浪人率が低下している
• 一律教育より個別教育のニーズが高まっている

【技術的要因】

• eラーニングサービスが多様化している
• オンラインスクールの一般化により、場所を選ばず学べる環境が整ってきた
• CtoCの教育サービスが増加している

■自動車業界のPEST分析例

【政治的要因】

• 排ガス規制により、ディーゼル車が減少している
• 各国政府は環境規制を強化し、EVシフトを推進している
• 環境規制の強化にともない、EV充電ステーションなどインフラへの投資が拡大している

【経済的要因】

• 新型コロナウイルスの流行により世界経済が減速している
• 中国の経済成長が減速している
• NEXT11の成長率が高まっている

【社会的要因】

• 少子高齢化により生産年齢人口が減少している
• 若者の車離れが進んでいる
• SDGsの推進によって環境意識が高まっている

【技術的要因】

• AI・画像認識技術の進化により自動運転技術が向上している
• EVにおける蓄電技術の発展により連続走行距離が伸長している
• バッテリーコストの低減によりEVの低コスト化が進んでいる

PEST分析と他のフレームワークの連携

■5フォース分析

・業界内の競合

・新規参入者の脅威

・代替品の脅威

・売り手の交渉力

・買い手の交渉力

■SWOT分析

・強み（Strength）

・弱み（Weakness）

・機会（Opportunity）

・脅威（Threat）

・強み × 機会

・強み × 脅威

・弱み × 機会

・弱み × 脅威

3C分析は、「顧客・市場」「競合」「自社」の３つの要素を分析するフレームワークです。3つの要素を分析することで、自社が勝つためのKFS（Key Factor for Success／成功要因）を導き出していきます。3C分析は、以下の順番でおこなうのがポイントです。

・顧客・市場（Customer）

・競合（Competitor）

・自社（Company）

▼【リンクアンドモチベーションのサービス特徴】が分かる資料はこちら

理念・採用・風土・制度など組織人事のトレンドを発信しています。 基本的な用語解説から、多くの企業で陥っている実態、 弊社が培ってきた組織変革技術の知見を踏まえたポイント解説まで 皆様のお役に立ち情報をお届けします。

主成分分析とは？因子分析との違いや事例を初心者にも分かりやすく解説

ただし、このときどんな変数を選んでも総合力が求められるわけではありません。
例えば、生徒の試験での総合成績を出したい場合に「国語」「数学」「英語」といった教科の他に、全く関係のない「身長」「体重」「髪の毛の長さ」といった項目を分析しても、精度の高い総合評価が導き出されません。
したがって主成分分析では、ある領域に関する総合力の要素として適した変数を分析者の判断で集めて分析することで、総合力を求めます。

主成分分析の活用事例

活用1．顧客満足度の調査

例えば、顧客満足度を上げるには接客の質の向上が必要だと考え、接客部門の採用強化を検討していたとします。
しかし主成分分析の結果、顧客満足度は商品の質に左右されていると判明したとしましょう。 このような場合は、接客部門ではなく製造部門の採用を強化するなど、顧客満足度を上げるための最適な施策を実行しやすくなります。
つまり主成分分析は顧客満足度を知る目的以外にも、今後の方針を決める際にも活用できる分析だといえます。

活用2．作品・製品評価

他にも代理店や商社のように、自社商品ではない商品を扱う企業でも、主成分分析は活用可能です。 具体的には、自社が今販売している商品それぞれの総合評価を知ることで、顧客が今求めている商品が把握できます。
そして該当商品を積極的に販売することで、顧客満足度は上がり、継続的な契約やクロスセル・アップセルにも繋がると考えられます。

活用3．人事評価や人員配置

主成分分析のメリット

• データ数を少なくし、調査を効率化する
• 総合力に影響している項目の把握ができる

メリット1．データ数を少なくし、調査を効率化する

主成分分析のメリットとして、変数をまとめることで分析者が扱うデータ数が少なくなるために調査査結果が格段に理解しやすくなることが挙げられます。
それにともない解釈もより短い時間で行えるため、分析を効率的に行うことができます。 データが少なくなることで、計算する際のシステムへの負荷や所要時間の減少も期待できます。

メリット2．総合力に影響している項目の把握ができる

主成分分析のデメリット

• 取りこぼされる情報が出てしまうこと
• 分析の内容が分析者の判断に依存すること

デメリット1．取りこぼされる情報が出てしまうこと

デメリット2．分析内容が分析者の判断に委ねられる

• 分析対象とする変数の設定
• 第一主成分における定義
• 第二主成分以降の意味づけ

主成分分析に関する用語解説

主成分と主成分得点

そして、この主成分を表す軸における一つひとつのデータ座標を主成分得点と呼びます。
この主成分得点が最も大きい個物が、分析者が定義した総合力で一番高い個物を示します。

データの標準化

固有値ベクトル

主成分分析の手順

【準備】主成分分析でよく使われるソフト

1．主成分を定義する

2．主成分と主成分得点を求める

今回の例では主成分のうち、第一主成分は「ある飲食店における顧客満足度」と定義します。その上で第一主成分における主成分得点をもとに、一番高い総合力を有する飲食店を算出します。 主成分Zは「Z=a₁y₁ +a₂y₂ + …aₚyₚ」の式で表せます。y₁ , y₂は各説明変数の基準値、a₁ , a₂は各説明変数が主成分に与える影響の度合いを示します。

「ある飲食店における顧客満足度」を主成分とする場合、y₁ , y₂は「接客」や「料理の美味しさ」の基準値を代入することとなりますね。 しかし基本的にはソフトが計算するため、上記のような計算式を実際に使うことは少ないでしょう。

1. まず、分析するデータをExcelシート内に用意します。
分析方法も解説
2. 分析するデータを指定。まず分析したいデータのうち、今回分析したい題材となる部分のラベル（A1）を選択しましょう。その後、各変数のラベル（B1〜F1）をControlキーを押しながら選択します。
3. メニューから「Excel統計」→「多変量解析」→「主成分分析」を選択します。
4. オプションタブから「線形結合している変数を除いて分析する」「標準化したデータの分散共分散行列（相関行列）から計算する」「主成分得点を出力する」にチェックし、OKをクリック。分析が実行されます。
5. 出力された結果を確認しましょう。

3．分析の精度を確かめる

寄与率 主成分に元のデータの情報がどれだけ反映されているのかを表した数値。 累積寄与率 寄与率を合計した数値 （例：第一主成分の寄与率53%、第二主成分の寄与率28%であった場合、第二主成分までの累積寄与率は81%で、「第一主成分と第二主成分には元のデータのうち81%の情報が反映されている」といえる）

寄与率・累積寄与率は高ければ高いほど良いとされていますが、明確な基準は決められていません。 しかし最低ラインとして、第二主成分までの累積寄与率が50%を超えているかが目安となります。 あまりにも累積寄与率が低い場合は、分析対象の選定や第一主成分の定義など見直す必要があります。

3．分析結果を検討する

＜主成分得点グラフの作成方法＞
分析の結果求められた第一主成分得点と第二主成分得点をもとに、横軸を第一主成分（Z1）、縦軸を第二主成分（Z2）としてグラフを書きましょう。

＜固有値ベクトルグラフの作成方法＞
最大の固有値、2番目に大きい固有値、それぞれに対応する主成分の固有値ベクトルの値をもとに、固有値ベクトルグラフをを書きます。

主成分得点グラフの横軸に注目します。
横軸は第一主成分としたため、右にあるデータほど総合力が高いと判断することができます。 つまり、総合力の高い順に並び替えると「a,c,d,b,c」となるのです。

さらに、両方のグラフを見比べてみましょう。
主成分得点グラフのb、固有値ベクトルグラフのアは同じくらいの高さにありますね。この時、bはアの項目に対して評価が高いと判断ができます。
これは、第二主成分との相関関係が高いアの要素で評価されている個体は、第二主成分における主成分得点が高くなるためです。 逆に第二主成分と相関の低く、かつ第二主成分と相反するウの要素で評価されている個体は、第二主成分における主成分得点が低くなります。

主成分分析と他の分析方法との比較【因子分析・クラスター分析】

主成分分析と因子分析の違いとは

因子分析とは、変数の背後にある前提・条件となる潜在因子や共通因子を見つけ出すための分析方法です。 例えば、機能・デザインをリニューアルした商品の売上が低下しているとします。
さらに、口コミ評価で機能面の悪評が増えている場合、売上低下の背後には機能が変わったことへの不満という顧客感情があると考えられます。

主成分分析とクラスター分析の違い

クラスター分析とは、集団の中から似たものを集めてグループ化する手法です。
グループ化により巨大なデータの解析や特徴の理解が行いやすくなります。 主成分分析とクラスター分析は、膨大なデータを分かりやすくまとめる点は共通しているものの、全体的な分析手法は異なっています。

• 主成分分析：顧客満足度や商品評価の分析
• クラスター分析：ユーザーをセグメントした上での商品・サービス訴求

クラスター分析は経済学・法学・農学など幅広い分野で使われており、主成分分析よりも客観性の高い分析方法です。
主成分分析も客観性が高い分析方法ではありますが、分析対象の変数や第一主成分の定義・データの解釈など、分析者の主観に依拠する部分も多くあります。 一方クラスター分析は、データ間の距離を分類する分析手法であるため、主観が入りにくく、主成分分析よりも客観性が高い分析方法といえます。

データ分析レポート作成の例とは？重要ポイントも解説

IMRAD形式とは、「Introduction」「Method」「Results And 分析方法も解説 Discussion」の頭文字を取ったもので、もともとは論文などで採用されていた文章の構成です。分析結果を客観的にわかりやすく伝えられることから、データ分析レポートでも多く用いられるようになりました。ここでは、データ分析レポートの基本形式である「IMRAD形式」について、手順や注意点、作成のポイントなどを紹介します。

Introduction：目的

Method：データ分析手法

Results and Discussion：結果と考察

「Results and Discussion」の部分では、データ分析から得られた結果とその考察について記載します。まずは、Introductionで示した分析の目的に立ち返り、分析結果を客観的に記述しましょう。ポイントは、専門知識がない人でもひと目で結果を把握できるように、グラフや表、地図などを用いて分析結果を可視化することです。状況に応じて、比較対象など、基準となるデータも併せて記載するとよりわかりやすく伝えられます。

IMRAD形式で作成する重要性やメリット

エンタープライズ（IT主導）型のデータ統合と課題点

そのような場合に効果的なのが、データの収集・蓄積、加工、分析などを自動で行ってくれるBIツールの導入です。Microsoftが提供する「Microsoft Azure」は、さまざまな場所に蓄積されるデータを1つにまとめ、リアルタイムで集計し、分析が可能なため、それらを活用したスピーディーな意思決定が可能です。分析結果のビジュアライズにも優れており、作成した表やグラフなどをすぐに共有し、会議やミーティングなどで使用することもできます。これからBIツールの導入を検討している人は、Microsoft Azureを採用してみてはいかがでしょうか。

関連記事