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【PERCENTILE.EXC関数】データ分析の新たな視点！パーセンタイル計算の使い方と実践的サンプルコードでスキルアップ！

スプレッドシート関数

※関数の書き方・実行結果に誤りがあるケースがあります。随時修正中です。また誤りに気づかれた方はこちらからご連絡頂きますとめちゃ嬉しいです。

目次

PERCENTILE.EXC関数のはじめに

ほな、今日は「PERCENTILE.EXC」いう関数についてお話しするで！これは、データの中で特定のパーセンタイルを求めるための関数やねん。たとえば、100人のテストの点数があったとしたら、「このテストの点数の上位何パーセントに入ってるんやろ？」ってときに使えるんや！

一般的な使い方の例

例えば、こんなデータがあったとするで。

| 点数 | |——| | 60 | | 75 | | 80 | | 85 | | 90 | | 95 |

この中から、上位20%（パーセンタイルの80%）の点数がいくつなんかを知りたいときに、「PERCENTILE.EXC」関数を使うんや。関数の書き方はこんな感じやで：

=PERCENTILE.EXC(A2:A7, 0.8)

ここで、A2:A7は点数の範囲、0.8は80%を表してるんや。これで、上位20%の点数がわかるわけや！

この関数を学ぶメリット

この「PERCENTILE.EXC」関数を学ぶことによって、データ分析の幅が広がるんや。たとえば、成績の分布を把握したり、売上データのトレンドを見たり、いろんな場面で役立つで！データの中で自分がどこに立ってるかを知るのは、ほんまに大事なことやからな。

ほんま、データと仲良しになって、どんどん使いこなしていこうや！次は、実際に使うときのポイントもお話しするで！

PERCENTILE.EXC関数の基本構文

さて、次は「PERCENTILE.EXC」関数の基本構文について詳しく見ていくで！これを理解したら、関数の使い方がもっとスムーズになるはずや。

PERCENTILE.EXC関数の定義と主な引数

「PERCENTILE.EXC」関数は、指定したデータセットの中から特定のパーセンタイルを求めるための関数や。データの中に含まれる値を、パーセンテージによって分類することで、順位を知ることができるんや。

この関数の主な引数は次の2つや：

  1. 配列（data_array）: パーセンタイルを計算したい数値の範囲やリスト。例えば、テストの点数や売上の数値などやな。
  2. k: 求めたいパーセンタイルの値を指定する。0以上1以下の数値やで。例えば、0.25は25%、0.5は50%、0.8は80%を意味するんや。

関数の形式はこうなるで：

=PERCENTILE.EXC(data_array, k)

PERCENTILE.EXC関数の返す結果とその特性

この関数が返す結果は、指定したパーセンタイルに対応する値や。たとえば、25%のパーセンタイルを求めると、そのデータセットの中で下から25%の位置にある値が返ってくるんや。これによって、データの分布がどんなんかを把握できるねん。

特性としては、以下の点があるで：

  • 排他性: 「PERCENTILE.EXC」関数は、データの範囲に含まれる値の中から、指定したパーセンタイルを求めるため、データが重複している場合でも、正確に求めることができるんや。
  • 非整数値の返却: 求めた結果が整数にならん場合もあるから、データの性質によっては小数点以下の値が返ってくることもあるんや。

こんな感じで、「PERCENTILE.EXC」関数はデータの分析にめっちゃ役立つんや！次は具体的な使い方に進んでいくで！楽しみにしててな！

PERCENTILE.EXC関数・具体的な使用例

さあ、ここからは「PERCENTILE.EXC」関数の具体的な使用例を見ていこうか！実際にどうやって使うのか、デモを交えながら説明するで！

基本的な使用方法のデモ

まずは、さっきのテストの点数のデータを使うことにするわ。以下のデータを見てみてな。

| 点数 | |——| | 60 | | 75 | | 80 | | 85 | | 90 | | 95 |

このデータの中から、上位30%（つまり、パーセンタイルの70%）の点数を求めるとしよう！関数はこう書くで：

=PERCENTILE.EXC(A2:A7, 0.7)

これをスプレッドシートに入力すると、上位30%の点数が返ってきて、たぶん90点以上になるはずや。実際に試してみて、その結果を確認してみてな！

一般的な計算や操作の例

次に、他の使い方を見てみよう。たとえば、以下のような売上データがあるとするで。

| 売上 | |——| | 100 | | 200 | | 300 | | 400 | | 500 | | 600 |

ここから、上位50%（パーセンタイルの50%）の売上を知りたいときは、こう書くんや：

=PERCENTILE.EXC(B2:B7, 0.5)

これで、中央値、つまり真ん中の売上が返ってくることになるんや。データの分布を把握したいときに便利やな。

さらに、上位10%（パーセンタイルの90%）も計算してみるで：

=PERCENTILE.EXC(B2:B7, 0.9)

この結果を見たら、上位10%の売上がどれくらいかすぐにわかるわけや。

こういう感じで、「PERCENTILE.EXC」関数を使ってデータを分析することで、どんな傾向があるかがよくわかるんや。ぜひ、自分のデータでもいろいろ試してみてな！次は、注意点やコツをお話しするで！楽しみにしててな！

初歩的なテクニック

さて、次は「PERCENTILE.EXC」関数を使うときの簡単な使い方やコツを紹介するで！データを扱うときに役立つテクニックも一緒に見ていこう！

【PERCENTILE.EXC関数】簡単な使い方やコツ

  1. データの整頓: まず、分析したいデータをちゃんと整頓しておくことが重要やで。範囲を正しく指定せんと、思った結果が出ないこともあるからな。データが空白や文字列を含んでないか確認しよう！

  2. パーセンタイルの選び方: パーセンタイルの値（k）を選ぶときは、データの分布に基づいて考えることが大事や。たとえば、全体の中央値を知りたいなら0.5を使うし、特定の上位層を知りたいときは0.8や0.9を使うとええで。

  3. 結果の解釈: 得られた結果がどんな意味を持つか、ちゃんと考えることも重要や。たとえば、上位20%のパーセンタイルが90点やったとしたら、そのデータの中で90点以上の人が20%いるということや。これをどう活用するかがカギやな！

他の基本関数との組み合わせ

「PERCENTILE.EXC」関数は、他の基本関数と組み合わせることで、さらに便利に使えるで！いくつかの例を挙げるで。

  1. AVERAGE関数との組み合わせ: 全体の平均点を求める「AVERAGE」関数と組み合わせることで、データの全体像を把握できるで。たとえば、以下のように使うことができる。

=AVERAGE(A2:A7)

これで、平均点を確認した後に、「PERCENTILE.EXC」で上位層の分布を見て、全体の傾向を理解するんや。

  1. COUNT関数との組み合わせ: データの個数を知りたいときは「COUNT」関数を使うとええで。たとえば、点数のデータが何個あるかを知るには、こんな感じで書く。

=COUNT(A2:A7)

データの個数を把握してから、パーセンタイルを計算することで、より精度の高い分析ができるんや。

  1. IF関数との組み合わせ: 特定の条件に基づいてデータを分析したいときは、「IF」関数と組み合わせるのもおすすめや。たとえば、特定の点数以上のデータの数を数えたいときは、以下のように使える。

=COUNTIF(A2:A7, ">=90")

これで、90点以上の人が何人いるかを知ることができるで！

こんな感じで、「PERCENTILE.EXC」関数を使いこなすコツや他の関数との組み合わせを覚えて、データ分析のスキルをアップさせてな！次は、実際に役立つ応用例を見ていくで！楽しみにしててな！

便利なシーンでの事例

さあ、ここからは「PERCENTILE.EXC」関数がビジネスや学業でどんなふうに役立つか、具体的なケーススタディを紹介するで！実際に使ったらどんなメリットがあるか、一緒に見ていこう。

ビジネスや学業での実用的なケーススタディ

  1. ビジネスの売上分析: たとえば、ある会社が毎月の売上データを持っているとするわ。経営者が「今月の売上がどうなってるか、上位30%の売上を知りたい」と思ったとき、PERCENTILE.EXC関数を使うと便利やな。これを使って、上位30%の売上を求めることで、どの製品やサービスが特に好調かを把握できるんや。

plaintext =PERCENTILE.EXC(売上データ範囲, 0.7)

これを使うことで、効果的なマーケティング戦略を立てたり、次のプロモーションに活かしたりできるんや。

  1. 学業の成績評価: 学校でのテスト結果を分析する場合も同じや。たとえば、クラス全体のテストの点数を集計して、上位10%の生徒を特定したいとする。PERCENTILE.EXCを使って、その点数を求めることで、優秀な生徒を見つけ出し、表彰や特別なサポートを提供できるんや。

plaintext =PERCENTILE.EXC(テストデータ範囲, 0.9)

これにより、生徒のモチベーションを上げるための施策が打てるかもしれんで！

「PERCENTILE.EXC関数」タイムセーブや効率向上の具体的な例

  1. データ分析の時間短縮: たくさんのデータを手作業で分析するのは時間がかかるし、面倒や。でも、「PERCENTILE.EXC」関数を使うことで、瞬時にパーセンタイルを計算できるから、分析の時間を大幅に短縮できるで！実際に手計算するよりも、数秒で結果が出るのは大きな違いやな。

  2. 複数データセットの比較: 例えば、異なる製品の売上データがあるとする。このとき、それぞれの製品の上位パーセンタイルを比較したい場合、PERCENTILE.EXCを使うことで、すぐにそれぞれのパフォーマンスを比較できるんや。同じ関数を使えば、どの製品が特に優れているか、簡単に判断できるから、戦略を練るのが楽になるで。

plaintext =PERCENTILE.EXC(製品Aの売上データ, 0.8) =PERCENTILE.EXC(製品Bの売上データ, 0.8)

  1. レポート作成の効率化: 定期的にレポートを作成する業務では、PERCENTILE.EXCを使ってデータを集計しておくことで、毎回のレポート作成がスムーズになるで。パーセンタイルを事前に求めておけば、レポートの内容も充実したものになるし、提出期限に余裕を持って対応できるようになるんや。

こんな感じで、「PERCENTILE.EXC」関数を使うことで、ビジネスや学業でのデータ分析がより効率的に、そしてタイムセーブにつながるんや！次は、より高度な使い方や応用について見ていくで！楽しみにしててな！

PERCENTILE.EXC関数の類似の関数や代替の関数との違い

さてさて、次は「PERCENTILE.EXC」関数の類似の関数や代替の関数との違いについてお話しするで！データ分析をする上で、どの関数を使うかは結構重要なポイントやからな。しっかり理解して、自分に合った関数を選ぶようにしよう！

1. PERCENTILE.INC関数

「PERCENTILE.INC」は「PERCENTILE.EXC」と似たような役割を持つ関数やけど、パーセンタイルの計算方法がちょっと違うで。

  • PERCENTILE.EXC: データ範囲の外側（0%と100%）を除外してパーセンタイルを計算する。つまり、データの範囲内のみを考慮するから、極端な値の影響を受けにくいんや。

  • PERCENTILE.INC: データ範囲の端っこ（0%と100%）も含めて計算する。これにより、極端な値があった場合でも、その影響を受けることになるから、場合によっては結果が大きく変わることがあるんや。

2. MEDIAN関数

「MEDIAN」関数は、データの中央値を求める関数や。これはパーセンタイルの50%に相当するんやけど、PERCENTILE.EXCの特定の値（例えば0.25や0.75）を求めることはできへん。

  • 使い方: 中央値を知りたい場合は「MEDIAN」を使うとええで。
=MEDIAN(A2:A7)

これで、データの真ん中の値がわかるから、全体の傾向を把握しやすくなるんや。

3. QUARTILE.EXC関数とQUARTILE.INC関数

「QUARTILE.EXC」と「QUARTILE.INC」関数も「PERCENTILE.EXC」と似たような関数やけど、こちらはデータを4つの部分（四分位数）に分けるためのもんや。

  • QUARTILE.EXC: 第1四分位数（25%）や第3四分位数（75%）を計算する際に、データの端っこを考慮しない。

  • QUARTILE.INC: こちらはデータの端っこを含めて四分位数を計算するから、極端な値の影響を受けやすい。

まとめ

このように、「PERCENTILE.EXC」とその類似関数にはそれぞれの特徴や使い方があるんや。どの関数を使うかは、分析したいデータや目的によって選ぶことが大事やで。極端な値の影響を避けたいなら「PERCENTILE.EXC」を、全体の傾向を把握したいなら「MEDIAN」を使うのがええかもしれん。

ぜひ、自分のデータに合った関数を見つけて、効果的に分析を進めていってな！次は、より実践的な活用法についてお話しするで！楽しみにしててな！

まとめと次のステップ

さて、ここまで「PERCENTILE.EXC」関数についていろいろと学んできたな！最後に、これを効果的に利用するためのベストプラクティスと、さらなる学習に役立つリソースを紹介するで。

PERCENTILE.EXC関数を効果的に利用するためのベストプラクティス

  1. データの前処理をしっかりする: 分析する前に、データの整頓やクリーニングを行うことが大事や。空白や異常値があると、結果が大きく変わるからな。データが整っていれば、より正確なパーセンタイルが計算できるで。

  2. 目的に応じたパーセンタイルを選ぶ: どのパーセンタイルを計算するかは、分析の目的に応じて選ぼう。中央値や特定の上位層を把握したい場合は、それに合ったパーセンタイルを使うとええで。

  3. 他の関数との組み合わせを活用する: 「PERCENTILE.EXC」は単体でも便利やけど、他の関数（例えば「AVERAGE」や「COUNT」）と組み合わせることで、より深い分析ができるんや。データの全体像を把握するために、いろんな関数を使いこなすといいで。

  4. 結果をしっかり解釈する: 得られた結果をどのように活用するかが重要や。パーセンタイルを計算した後は、そのデータが何を意味するのか、具体的にどのように行動に結びつけるかを考えることが大事やな。

関連リソースやさらなる学習のための推奨

  1. Google スプレッドシートのヘルプセンター: スプレッドシートの公式ドキュメントがあるから、関数の詳細や使い方を確認するのに役立つで。

  2. Google スプレッドシート ヘルプ

  3. YouTubeのチュートリアル動画: 動画で実際の操作を見ながら学ぶのもええ方法や。特にスプレッドシートの使い方を解説しているチャンネルを探してみてな。

  4. オンラインコース: CourseraやUdemyなど、データ分析やスプレッドシートの使い方を学べるオンラインコースもたくさんあるで。興味がある分野を選んで、じっくり学んでみるのもおすすめや。

  5. コミュニティフォーラム: Stack OverflowやRedditのスプレッドシート関連のコミュニティで質問したり、他の人の質問に答えたりすることで、実践的な知識が身につくで。

これらを参考にして、PERCENTILE.EXC関数を使いこなして、データ分析のスキルをさらに磨いていってな！次のステップへ進む準備はできたかな？頑張ってな！

【PERCENTILE.EXC関数】データ分析の新たな視点！パーセンタイル計算の使い方と実践的サンプルコードでスキルアップ！

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