パソコン演習（入門編）

ジャズが耳に美味しい季節になりました。
わたしは12月というともっぱらジャズかクラシックを聴きます。
このまま粛々と誕生日を迎え、クリスマス、そして元旦へと。
行きたいですが、会社は繁忙期ですので戦々恐々としております。

さて、タイトルにありますパソコン演習を土曜日、日曜日と、２日間みっちりやってきました。

パソコンと言いますと、わたしは英語で例えるところの
「日常会話には困らない程度」
は出来るような気がしておりましたが、世界は広いなぁ…と実感致したところです。

今回の講師は東京都市大学（旧武蔵工業大学）の工学博士、武田正治名誉教授と、知識工学部の横山真一郎教授の２名。加えて、助手の方が３名と計５名でお送り頂きました。


パソコンの、入門。
という事で、かなり初心者的な内容かと思い、割かし軽めな心持ちでいたのですが、
なんと表現したらいいのか、
「パソコンの操作は初心者で結構、しかし数学的知識は持って来てね。」
そんな雰囲気で授業は進められて行きました。


いかな内容であったか、今回記事はメモ的意味も含めて記載していこうかと思います。
（こんなことも知らなかったの？という事があっても愛嬌で流してください）

まず、我々の業界では、数字が苦手な人が多すぎるという事が物事を進められない大きな原因になっているという事を学びます。
統計やデータ、分析など、様々な事実を元にした数字があるのに使えない。数字に対してアレルギーが強かったり、「現場主義」という言葉の意味をはき違えて感情論などに走ってしまうという傾向があるという事。
では、経営というのは記憶や体感を基に勘でやっていけるものだろうか。
きっと答えは「Ｎｏ」でしょう。
きちんとした実績や管理数字など、１年前や少し前の結果、事実から計画や戦略や対策を練る。
こういった事をないがしろにしては到底やっていけるものではありません。

と、パソコンを学びに来たとは思えない、的を射た経営論を頂きました。ちなみにわたしは同感です。

次に、平均と分散って何？？
という話になります。
わたし達文系の方々が思っている「全部足して、割る」というのは算術平均というそうです。
この算術平均、データの中心的傾向を示す尺度、とのことですが、これをXbar（Xの上に棒）と言うのだと。
これを正規分布の中心、重心であるという事から始まり、次に分散と行きます。
正規分布の横幅ですね。異常値（分散、バラつきの大きい部分）を省いてトリム平均などを作って信憑性を出したり形を整えたり。
ここから先、ちょっと個人的に複雑だなぁと思ったので簡略すると、

・幾何平均＝対数正規分布のような時に望ましい平均
・調和平均＝時間、距離等異なる単位での平均を出す
・中央地＝CL。ど真ん中。メジアン。
・最頻値＝最大の度数を持つデータ。モード

メモを元に書いているので間違えていたらわたし含めてアレですが、この後から標準偏差や不偏分散に入っていきます。


それから、これらをエクセルでどう出すの？？
という話に移ります。

=STDEV（）

スタンダードデヴィジョンという式で√分散の値が出るという事ですね。
勉強になります。

√分散の２乗＝標準偏差（平均±いくつ）というのを割り出し、正規分布の場合中心線から右に３等分、左に３等分すると、99.7％が収まります（3δ管理図）。
中心線から標準偏差１個分を左右に分けた地点の起こる可能性が68％だそうです。
２個分を左右に分けると95.5％に増えるとのことで、およそこの地点での分析で十分有効だとのことです。

次、統計について。
母集団（データの元、ビッグデータ）から今回必要なデータ（標本）を取り出しデータを作成する。
連続値（実数、小数点のあるような委細データ）と
離散地（整数、運送業だと受注件数、事故件数など）
これらの違いを知ってから、どちらのデータをどう処理し、どう分析し、どう活かすかを学ぶ。

連続値は、確率などをNormal Distribution「N」＝正規分布として
離散地は、0を含む整数をPoisson Distribution「P」＝ポアソン分布として

それぞれの特徴とμ（ミュー＝平均）、δ（デルタ＝分散）とかλ（ラムダ＝平均、分散）の計算式や
散布図、相関の強さ（エクセルでいう＝CORREL(）、コリレーションという式）等の相関係数についてを徹底的に叩き込まれました。相関は0.5～0.6で相関があり、0.7～0.8で相関は強い、といえ、0.4以下なら相関は無い。という事でした。我々の場合は距離とコストの相関や距離、時間の相関、距離、時間、コスト、運賃などの相関があるかどうか、正しいかどうかを知る必要がありますので、非常に大事な内容です。
この辺り、相関が無かったら何かがおかしい、どんぶり勘定、不採算、暴利、といった傾向があるのでしょうね。

文系ですが結構面白かったですし、先生が非常に分かり易く教えてくれたので、実際全然活用していないという事と、多分自分では説明が難しいだろうなという課題が残りました。
これが初日の講義です。

ここで、X!（階乗）や、べき乗、e=対数（log10は10の何乗？=2←e）等も教えてくれましたが、
どうやら中学校で学ぶみたいです。
わたしは２次関数でつまづいていたのでわかりませんけれど、基本的に知ってる事を前提に授業は進みました。

翌日、
統計データの活用について、データの特徴、傾向をつかむこと
分布からデータのバラつきの形状をヒストグラム、（棒グラフ？）にして眺めること
特性値を得ること、ヒストグラムの描き方（昇順に並べ、区間をどう作るか＝区間の切り方でグラフの見た目が変わる）から始まります。

棒グラフならデータによりますが、5～7本が好ましいので、
「最大値-最小値＝誤差」を計算し、「誤差÷本数」で出た数字が区間。
その枠内をｋ（クラス）と言って、そこの中での統計を得る、とか。

そこからＡＢＣ分析を始めＺチャートの作り方や意味を知り、
エクセルで移動平均や移動累計の出し方などへと行きました。
多分、知ってる人からすると「何言ってんだこいつ」かもしれませんが、わたしは本当に数学が苦手で、
今だからちょっと分かるんですけど、殆どの言葉も意味も初見なような気がするのです。

で、えっと
管理図の作成に行きました。
Ｘbar（総平均）-R管理図と
P-Pn管理図についてですね。
こちらは、わたしも明日復習しようと思っていますので、こちらにフィードバックはしませんが、
Xbar-R管理図は総平均、中心線（CL）、範囲（最大値-最小値の総平均）、UCL（アッパーセンターライン、上方管理限界）、LCL（ロワーセンターライン、下方管理限界）それぞれの計算式と出し方、それとR（レンジ）とか、実際の数字を用いてエクセルでやってみました。

P-Pn管理図も面白かったです。
不良率や不良個数を予測できる、といいますか、
実測値の散布図に、そのもっとも真ん中を通る一本の線を入れて傾向を見る事が出来るというもの。
誤差はありますが、非常に有用な管理図であると思います。

あとは回帰分析、重回帰分析、在庫管理の発注点とリードタイム、
ゴールシークとソルバー等の便利ツール等の紹介でした。
回帰分析についてはきっちりやりましたが、これも非常に便利なデータです。
身長170cmの人の体重はいくつが多い？？というのを統計から割り出すという感じの分析ですが、
これらのデータの個数が多ければ多いほど、信憑性の高い事実から割り出す未来予測という事で
現実、その通りに行くかどうかはわかりませんが、十分に信頼出来る予防線を張る事が出来ると思います。

と、こういったことを、工学的、数学的な勉強を「PCを使ってやってみよう」
という感じで2日間勉強してまいりました。

今まで数学的知識が薄かった分、エクセルを使いこんで居なかったんだなって心から思いました。

また、先生が言うに「弱者の武器が数字」、これは数字こそ事実であり、現実である。
事実、現実の数字を集めたものが統計であり、実績であり、それを使わないなら統計も実績も計画もいらないと言っているも同然。
これらをないがしろにしている人というのは、数字で現実をお客様に納得してもらう事が出来ないでしょう。もしくは持っている勘と感覚でお客様を丸め込むことが出来ている、十分だ。と思っている人が多いのではないでしょうか。
勘や感覚はどうやって形成されているのでしょうか。それは通ってきた現実と事実だと思うので結局統計やデータの分析なんですよ。結局数字が嘘を根拠に、根の拠り所ですからね。あった方が良いに越したことはないのです。逆に、数字を出せと言われた時に何も言えなくなったり、根拠を示せないというのは必然的に弱点になってしまいますよ。
と、そういう風に見られてしまっても仕方のないことだという事です。

割と勉強はしているつもりでしたが、今回は1から10まで全然知りませんでした。

これでパソコン演習入門編ということですので、次回３月の実践編はどうなることやら。

おなつ。