Excelピボットテーブル入門: 基本操作と構成要素の完全ガイド

2024-04-22 2024-04-26

えくせるサイトウ

皆さん、こんにちは。

今日から始まるこのブログ記事シリーズでは、Excelピボットテーブル（PivotTable)を学びます。

ピボットテーブルの機能と使い方を理解し、活用することは、初心者にとってはなかなか難しいかもしれません。

学ぶ内容としては・・・

このシリーズでは、ピボットテーブルの基本的な概念から始め、

その作成方法、カスタマイズ方法、データの集計方法、そして高度なテクニックまで、

段階的に学んでいきます。

目指すゴールは・・・

各記事は、具体的な例とともに、ピボットテーブルの各機能を詳しく解説します。

目的は、皆さんがピボットテーブルを業務で活用できるようになることです。

ピボットテーブルを理解できると、より効率的に仕事を進められます。

ピボットテーブルの定義

ピボットテーブル（PivotTable）は、

データ（Table）を異なる視点から「回転」（Pivot）させ、データを様々な角度から見ることができます。

主に以下の2つの基本操作があります：

これらの基本操作から拡張される追加の操作もあります：

データ分析の強化
- ピボットテーブルは、データを簡単に要約し、分析できます
- これにより、データのパターンやトレンドを見つけやすくなります
- また、データの並べ替え、フィルタリング、グループ化といった操作もサポートしています
時間の節約
- 複雑なデータ分析を手動で行う時間を節約できます
- 一度設定すれば、同じ分析を繰り返すことができ、新たなデータが追加されても簡単に更新できます

データの視覚化
- データを視覚的に表示できます
- ピボットテーブルから直接グラフを作成することができ、データの傾向やパターンを視覚的に理解できます

データの柔軟性
- データを「ピボット」（回転）させることで、データを様々な角度から見れます
- これにより、データの集計、比較、分析が容易になります

これらの構成要素を理解することで、
ピボットテーブルの作成とカスタマイズがより容易になります。

ピボットテーブルの形式は下図の通りで、4つの基本要素で構成されています。

行フィールド
- ピボットテーブルの行を定義
- 例えば、売上データを分析する場合、行フィールドに「商品カテゴリ」を設定すると、各商品カテゴリごとに行が作成されます
列フィールド
- ピボットテーブルの列を定義します
- 例えば、同じ売上データを分析する場合、列フィールドに「年」を設定すると、各年ごとに列が作成されます
値フィールド
- ピボットテーブルのセルに表示されるデータを定義します。
- 売上データを分析する場合、値フィールドに「売上金額」を設定すると、各商品カテゴリの年間売上金額がセルに表示されます。
フィルターフィールド
- 特定のデータだけを表示するために、ピボットテーブルをフィルタリングします
- 例えば、特定の地域のデータだけを見たい場合、フィルターフィールドに「地域」を設定し、表示したい地域を選択します

複雑そうに見えますが、実は４つの要素しかないです。
つまり、4要素に何を設定するかだけを意識すればOKです。

ピボットテーブルには、基本的な構成要素を超えた、データの分析と操作をより効果的に行うための高度な機能があります。
これらにはスライサーやタイムラインフィルターが含まれ、より動的でインタラクティブなデータフィルタリングを可能にします。

スライサー
- スライサーを使用すると、複数のピボットテーブルにわたって一貫したデータフィルタリングができます
- これにより、データの特定の視点を迅速に切り替えることができます
タイムライン
- 日付フィールドに特化しており、時系列データの期間を簡単に調整できるように設計されています

これらの機能を利用することで、データ分析の柔軟性が大幅に向上し、より深い洞察が得られるようになります。

これらの機能はピボットテーブルを便利に使うためのものですが、基本的な操作だけでも十分です。
初めのうちは、「こんな機能もある」という認識で十分です。

前セクションで説明したピボットテーブルの構成要素（行、列、値、フィルター）を活用して、
具体的なデータ分析の例を示します。

電子商取引サイトの売上データを用いたピボットテーブルの使用例です。
このデータには、商品カテゴリ、販売地域、売上金額、販売日などの情報が含まれています。

商品カテゴリ	販売地域	売上金額	販売日
家電	東京	5,000	2023-01-01
書籍	大阪	3,000	2023-01-02
食品	福岡	2,000	2023-01-03
家電	東京	8,000	2023-01-04
書籍	東京	1,000	2023-01-05
食品	大阪	9,000	2023-01-06