---

---

1. なぜ今「文系でもデータ分析」なのか？

「数字は苦手だから」「理系の人に任せればいい」――そう思っていませんか？
実は今、営業・企画・事務など 文系職種こそデータ分析が求められている のです。理由はシンプル。

• 上司や取引先に「なぜその施策を選んだのか」を 数値で説明できる力 が評価される
• DXやAI導入により、Excelで扱うデータ量が急増
• 「勘と経験」よりも データに基づく判断 が必須に

つまり、「文系だからデータは苦手」とは言っていられない時代。
しかも安心してください！Excelだけで十分に“実務で使える分析”は始められるのです。

2. データ分析の基本プロセス（超シンプル版）

1. 課題を決める：「売上が伸びない原因を知りたい」
2. データを整理する：Excelに数字をまとめる
3. 分析する：グラフや集計でパターンを探す
4. 結果を伝える：分かりやすく報告する

3. 架空データで体験！売上データ分析

月	商品A	商品B	商品C
1月	120	80	50
2月	150	100	60
3月	200	90	70

これをExcelで ピボットテーブル にかけると、商品別の売上推移をグラフ化できます。

→ グラフにすると一目瞭然、商品Aが右肩上がりで売れていることがわかります。

4. 文系でも使えるExcel分析テクニック3選

① ピボットテーブルで「まとめて可視化」

数千行のデータも数クリックで整理可能。
👉 「どこに伸びしろがあるか」をすぐ把握できます。

② VLOOKUP / XLOOKUPで「情報をつなげる」

顧客リストと売上データを結合すれば、顧客属性別の売上傾向が見える。

③ 統計アドインで「回帰分析」

Excel標準機能の「分析ツール」で、売上に効いている要因を特定可能。

5. 文系がつまずきやすいポイントと克服法

• 「数式がわからない」問題 → 平均・中央値・割合だけで十分。
• 「どこまでExcelでできるのか？」問題 → 初心者はExcelで十分。
• 「挫折しない方法」問題 → 架空データで成果を体験するのが継続のコツ。

6. 仕事での活用シーン例

• 営業職：「受注率の高い顧客タイプを特定」
• 企画職：「新施策の効果をデータで検証」
• 事務職：「アンケート集計を自動化」

7. まずやるべき“3つの小さな一歩”

1. ✅手元のデータを1つ選ぶ
2. ✅ピボットテーブルでグラフ化する
3. ✅結果を上司や同僚に共有する

8. 学びを継続するためのロードマップ

• Step 1：Excelで集計・グラフに慣れる
• Step 2：統計の基本（平均・相関・回帰）を学ぶ
• Step 3：PythonやBIツールへ拡張

和から株式会社でも、実務データを教材にした 「Excelから始めるデータ活用講座」 を提供しています。

まとめ

• 文系でもExcelでデータ分析は十分できる
• ポイントは「課題設定→整理→分析→伝える」の流れ
• ピボット・関数・回帰分析など、Excelだけで業務改善につながる
• 「まず1つのデータを可視化」から始めるのが挫折しないコツ

👉 「やってみよう」と思った瞬間が、キャリアを変える第一歩です。

<文/綱島佑介>