SUMIFS関数を使用して特定の文字列を除外する方法を紹介します。実務に即したサンプルデータを使用して、簡単に理解できるように解説します。Excelでの効率的なデータ集計に役立つテクニックです。

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の記事では、Excelのグラフ機能に表示される「系列」機能について説明します。「系列」関数は、Excelのグラフ関数のデータ系列を表し、複雑なグラフを作成するときにより高度な制御を可能にします。この記事では、関数の構文とその引数 (系列名、軸ラベル、系列値、順序など) について説明します。この記事には、関数がどのように機能するかを説明するのに役立つ図も含まれています。

本記事はCOUNTIFS関数を解説します。COUNTIFS関数はEXCEL 365、EXCEL 2007以降で利用可能です。EXCELのCOUNTIFSは、「カウントイフス」と呼びます。複数の条件すべてに一致するセルをカウントするために使用されます。こんな時に便利！複数の条件を同時に満たすデータ件数を抽出したい時関数を使わず手作業で集計すると、人的ミスや確認漏れが起きやすい条件ごとにフィルタをかけず、1式で瞬時に絞り

本記事はCOUNTIF関数を解説します。COUNTIF関数はEXCEL 365、EXCELのかなり古いバージョンから利用可能とされますが、正確な登場時期は明確ではありません。ExcelのCOUNTIFは、「カウントイフ」と呼びます。指定した条件に一致するセルの個数をカウントするために使用されます。こんな時に便利！条件に合致した件数だけを手軽に数えたい時条件に合うセルの数を簡単に集計できる手作業で数える手間やミ

Excel でデータ整理や集計を行っていると、「縦方向 (列) に並んだデータから重複のない値だけを横方向 (行) に自動で抽出できたら便利だ」と感じたことはありませんか？クロス集計表の表頭、表の列名など、横方向の重複のないリストが必要になる場面は多くあります。この記事では、UNIQUE 関数と TRANSPOSE 関数を組み合わせて、縦に並んだデータから重複のない値を横方向に自動出力する方法を、12か月の日本語サンプ

以下のメタディスクリプションを提案します。---ExcelのROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN関数の違いを解説。四捨五入・切り上げ・切り捨ての使い分けを具体例と図解を交えて説明。

本記事は ExcelのCHOOSEROWS 関数を解説します。CHOOSEROWS 関数は Excel 365、Excel 2021 以降で利用可能です。「チューズロウズ」と呼び、配列から指定した行を抽出するために使用します。Microsoft Excelの「検索/行列」のカテゴリに属します。姉妹関数にCHOOSECOLS があります。こちらでご覧ください。こんな時に便利！CHOOSEROWS を使

本記事は ExcelのCHOOSECOLS 関数を解説します。CHOOSECOLS 関数は Excel 365、Excel 2021 以降で利用可能です。「チューズコラムズ」と呼び、配列から指定した列を抽出するために使用します。Microsoft Excelの「検索/行列」のカテゴリに属します。姉妹関数にCHOOSEROWS があります。こちらでご覧ください。こんな時に便利！CHOOSECOLS 

データ分析の現場では、金額しか与えられておらず、単価の情報が欠損しているケースに遭遇することがあります。今回も、新人データ分析官の佐藤さんが、そんな状況に直面しました。「このデータ、金額はあるんですが、単価がどこにも書かれていません…。どうすればいいでしょうか？」そんなとき、先輩の山田さんが「心配いらないよ！EXCELなら、関数を使わなくても簡単に単価を計算できるよ」とアドバイスしました。なお、関数を使わず、EXCELで金額データが存在しない

フィルター後のExcel集計がズレる？SUBTOTAL関数で「表示中の行だけ」を正確に集計！基本関数では非表示行も計算対象、SUBTOTALでフィルターに完全対応し正確なデータ分析を実現。

ピボットテーブル で % 表示をしたいのに、思った通りの数字が出てこない…。Excel を使っていて、こんな壁にぶつかったことはありませんか。実は ピボットテーブル の「割合表示」には、全体に対する%、行ごとの %、列ごとの % という複数の考え方があります。設定も似ていて紛らわしいため、最初はどれを使えばいいのか迷ってしまうのも無理はありません。この記事では、それぞれの違いや使い方を 初心者向けにやさしく解説 します。

ピボットテーブル で % 表示をしたいのに、思った通りの数字が出てこない…。Excel を使っていて、こんな壁にぶつかったことはありませんか。実は ピボットテーブル の「割合表示」には、全体に対する%、行ごとの %、列ごとの % という複数の考え方があります。設定も似ていて紛らわしいため、最初はどれを使えばいいのか迷ってしまうのも無理はありません。この記事では、それぞれの違いや使い方を 初心者向けにやさしく解説 します。

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ここ十数年で「データドリブン」「データ活用」といった言葉は一気に広まりました。多くの企業がダッシュボードを整備し、データ分析部門を立ち上げ、高額な BI ツールや DWH に投資しています。ところが現場をのぞくと「ダッシュボードを眺めて終わり」「レポートは山ほどあるのに意思決定が遅い」「機械学習の PoC が量産されるが本番化されない」といった悩みが今なお繰り返されています。要因はさまざまですが、根底にあるのは 数字と行動を橋渡しする“翻訳機”の不在

データ分析の現場では、データの欠損やフォーマットの違いに頭を悩ませることがよくあります。ある日、新人データ分析官の佐藤さんも、そんな状況に直面しました。「データを整理していたら、金額の列がないことに気づきました…単価と数量しかないんです。これで計算できるんでしょうか？」そんなとき、先輩の山田さんが「心配いらないよ！EXCELを使えば、関数を使わずに、最も簡単に金額を計算できるよ」とアドバイスしました。商品名単価 (円)数量A商品1,2

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みなさん、時刻データが文字列のままで分析しにくいと感じたことはありませんか？😵‍💫 今回は、たった1つの関数 TEXT関数のみ を使って、文字列の時刻データから時間帯を簡単に抽出する方法を解説します！誰もが知る超簡単な関数の1つを使うだけで、時刻データを一瞬で整理できます🎓Excel初心者でもすぐに使えるので、ぜひ試してみてください！📊サンプルデータ架空の業務データを例に解説します。📊日付時刻作業内容作業者2023/1

データを取り込む際に「ゼロが消えてしまった！」というトラブル、誰もが一度は経験するもの。 先日の記事では、ゼロを消さないための対策を紹介しました。つまり、前処理です。┌──────┐ ┌──────┐ 前回 今回 ────── ─» ─────── 前処理 後処理 └──────┘ └───

前回記事（こちら）では、郵便番号や商品コードの先頭ゼロが消えないようにするため、Pandasで特定の列を文字列型（str）で読み込む方法を紹介しました。しかし、実務では複数の列に対して同様の処理が必要になる場面も多いですよね。今回は、その複数列に対する対応方法について解説します！🔍 複数列を文字列型で読み込むには？前回の記事で紹介したように、Pandasでは特定の列を文字列型として読み込む際に、以下のように指定しました。import