1.どんなとき、どんなグラフ？
2.パレート図とテンプレートへの登録と利用
3.基本統計量をおさえよう
4.散布図がポイント〜単回帰分析〜

1．では、グラフを学習します。どんなデータのとき、どんなグラフを描けばよりわかりやすく表現できるかを学びます。Excel を駆使して自在にグラフが描けるようになりましよう。
2．では、グラフの中でもABC 分析に使用するパレート図について学びます。また。細かいところまで設定して作ったカスタマイズグラフをテンプレートとして登録しておき、似たようなデータでグラフを描くときに利用する方法を学びます。
3．では、基本統計を学びます。平均値。中央値、最頻値、標準偏差、尖度、歪度などの統計量から分布の傾向をつかみ、個々の統計量はどんな意味があるのかを見て行きます。
4．では、2 つの量の関係を見つける方法と関係式を求める方法、関係式の利用法を学びます。関係式は単回帰式で表わします。関係を見つけるには、まず散布図を描くことです。関係の度合いは相関係数で表わすことができます。

1.予測と要因分析をやってみよう〜重回帰分析入門〜
2.効いている要因だけで回帰式を求める〜最適な回帰モデル〜
3.回帰モデルを工夫する
4.クロス表の解析〜ピボットテーブルでクロス表を作ろう〜

第2 分冊では、この単回帰式を発展させて、重回帰式をつくる重回帰分析について学びます。

1．は、重回帰分析の入門編です。説明変数がーつの単回帰式から発展させて、説明変数が複数ある重回帰式を作るための重回帰分析を学びます。回帰分析とは複数の情報で何か特定のものを予測したり、その複数の情報の中で特に重要なものは何かを調べるときに役に立ちます。
2．は、たくさんある説明変数の中で効いている説明変数だけで回帰式を作ること、つまり最適な回帰モデルを求める方法を習得します。
3．では回帰モデルを工夫する方法を学びます。質的なデータもダミー変数をうまく使うことにより回帰分析をするときの1 要因として取りこむ方法を学びます。さらに、回帰モデルの良し悪しを診断するのに有効な「残差分析」という方法について説明します。
4．では、ピボットテーブル機能を使用してクロス表（分割表）を作ることとさらにこのクロス表を分析する方法を学びます。

○回帰モデルの応用
○数量化理論１類　　　　　など