Excelで機械学習アルゴリズムを実装する方法：初心者でも簡単に始められるステップガイド

機械学習と聞くと、ちょっと難しそうに感じるかもしれません。でも実は、あなたの手元にあるExcelを使っても、機械学習アルゴリズムを実装することができるんです！この記事では、Excelで機械学習アルゴリズムを簡単に実装する方法を、初心者の方でもわかりやすく、具体例を交えて解説していきます。難しい専門用語もできるだけ避け、あなたのペースで学べるように構成しました。さあ、早速一緒に学んでいきましょう！

機械学習とは？簡単に説明します

機械学習は、コンピューターがデータを使って「学習」し、経験を元に予測や判断を行う技術です。言ってみれば、「過去のデータから未来を予測する力」をコンピューターに与えることができるんですね。

例えば、あなたが過去の売上データを使って、次の月の売上を予測したいと思ったとします。そのときに、機械学習を使うことで、売上が増える傾向や減る傾向を学ばせて、未来の売上を予測することができます。

Excelを使って機械学習を実装する理由

機械学習には複雑なツールがたくさんありますが、なぜExcelを使うのか？その理由は、Excelがすでに多くの人にとって馴染み深いツールだからです。特にデータの整理や分析に長けており、ちょっとしたアルゴリズムの実装にはぴったりのツールなんです。

また、Excelならコードを書く必要がなく、直感的に操作できるため、初心者でも安心して取り組むことができます。

Excelで使える機械学習アルゴリズムとは？

Excelを使った機械学習には、いくつかの基本的なアルゴリズムを実装できます。特に初心者におすすめなのは、線形回帰とロジスティック回帰です。これらのアルゴリズムは、簡単に説明でき、手軽に始めることができます。

線形回帰

線形回帰は、2つ以上のデータがどのように関連しているかを調べるための手法です。例えば、広告費と売上の関係を調べたいときに使います。広告費を増やすことで売上がどれくらい増えるかを予測することができます。

Excelでは、「データ分析ツール」の中にある「回帰分析」を使って、簡単に線形回帰を実行できます。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、結果が2択（例えば、買う・買わない、成功・失敗）の場合に使います。例えば、メールを受け取ったお客様が購入するかどうかを予測する場合などです。

Excelでも「ロジスティック回帰」を行うツールがありますので、ぜひ試してみましょう。

Excelで機械学習アルゴリズムを実装する手順

ここからは、実際にExcelを使って機械学習アルゴリズムを実装する手順をご紹介します。初心者でもわかりやすいように、1ステップずつ進めていきますので安心してください。

データの準備

まずは、分析に使いたいデータをExcelに入力します。例えば、売上予測をするために「過去の売上データ」を準備します。これには、日付、広告費、天気など、予測に役立ちそうなデータを含めましょう。

データ分析ツールの有効化

次に、Excelの「データ分析ツール」を有効にしましょう。これは、Excelに標準で搭載されている機能です。