Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

データセットを分析する必要がある場合、Microsoft Excel は最適なツールです。Excel がテーブル内に情報を保存することは既にご存じでしょうが、このアプリの力は、それらのセル内に隠されている情報を活用するために使用できるツールの中にあります。それらのツールの 1 つがピボット テーブルです。Excel 2010でこの機能を確認し、Excel 2016 以降では、この機能を使用してデータの傾向を操作および検出する方法を引き続き調べています。

Excel でピボット テーブルを作成する

ピボットテーブルとは?

ピボット テーブルは、情報を並べ替えるための派手な名前です。大きなテーブルを必要なだけの適切な量の情報に分解するために使用できる情報を計算および要約するのに理想的です。Excel を使用して推奨ピボット テーブルを作成することも、手動で作成することもできます。両方を見ます。

おすすめピボットテーブル

Excel 2013 で導入された推奨ピボット テーブルは、Excel が推奨するデータの事前に設計された概要です。データセットによっては必要な情報が得られない場合がありますが、迅速な分析には便利です。作成するには、データ ソース (分析するデータを含むワークブック内のセル範囲) を強調表示し、[挿入] タブを選択して、[推奨ピボットテーブル] を選択します。

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

[データ ソースの選択] ダイアログが表示されたら、[OK] をクリックします。

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推奨されるピボットテーブル スタイルのギャラリーが表示され、選択したデータの分析方法が提案されます。次の例では、1 月の勤務時間別の従業員名の数を使用します。並べ替えるデータの種類によって異なります。[OK] をクリックします。

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

下の表でわかるように、1 月に何人の人が特定の時間働いたかがわかります。このようなシナリオは、誰が最も一生懸命働いているか、残業しているか、会社内のどの部門から来ているかを確認するのに最適です。

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

召し上がれ

より興味深いものにするために、さらに掘り下げて、どの従業員が最も働いているかを調べてみましょう。ご覧のとおり、[ピボット テーブル] 作業ウィンドウが右側に表示され、並べ替えとフィルター処理に使用できる追加のツールが表示されます。次の例では、[ 1 月の勤務時間]を [フィルター] 領域に追加し、従業員名を [行] 領域に追加します。これを行うと、 Hours Worked in Januaryという名前の新しいフィールドがシートに追加されていることに気付くでしょう。

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フィルター ボックスをクリックすると、最低値と最高値が表示されます。最高の 205 を選択して、[OK] をクリックします。そのため、フィリップという名前の従業員は、1 月に最も長く働いていました。これ以上簡単なことはありません。

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最初からピボットテーブルを作成する

ピボット テーブルの設計方法をより詳細に制御したい場合は、標準のピボット テーブル ツールを使用して自分で行うことができます。再度、データ ソースまたはデータがブックに保存されている範囲を選択し、[挿入] > [ピボットテーブル] を選択します。

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

複数のオプションを含む [ピボットテーブルの作成] ダイアログが表示されます。ワークシート自体からデータ ソースを操作しているので、デフォルトのままにします。ピボット テーブルを既存のワークシートまたは新しいワークシートに追加することを選択できます。この場合、新しいシートに挿入します。

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できることに関する提案を含む新しいシートが表示されます。この特定のシナリオでは、Sales の従業員が何時間働いているかを知りたいと考えています。そのために、Department を使用してリストをフィルター処理し、従業員名や勤務時間などの他のテーブルを行に追加します。

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Department フィルタをクリックし、Sales、OK の順にクリックします。

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誰が一番働いているかすぐにわかります。提供された情報をさらに分析するために、残業用のフィールドを追加しました。

Microsoft Excel でピボット テーブルを作成する方法

これで、ピボット テーブルがいかに強力であるかがよくわかるはずです。また、必要な正確な情報をほとんど労力をかけずに見つけることで、どのように時間を節約できるか。少量のデータの場合、これはやり過ぎかもしれません。しかし、より大規模で複雑なデータセットの場合は、作業がずっと簡単になります。

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