Excel VBA 質問スレ Part81

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 14:03:38.03

ExcelのVBAに関する質問スレ
コード書き込みや作成依頼もOK

次スレは>>980が立てること
無理なら細かく安価指定

関連スレ
Excel VBA 質問スレ Part79(ﾜｯﾁｮｲあり)
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1674875532/

※前スレ
Excel VBA 質問スレ Part79
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1674874007/
Excel VBA 質問スレ Part80
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1685489018/

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 14:06:15.10

申し訳ない、今立てた
不備あったらごめん

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 15:03:19.05

>>1
乙です
ありがとう

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 15:06:25.25

>>1
ﾜｯﾁｮｲありはここでした。申し訳ない

Excel VBA 質問スレ Part80(ﾜｯﾁｮｲあり)
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1700826110/

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 17:10:43.16

>>1 乙

Excelの「データモデル」って、Accessから読めたっけ？
Accessでデータ解析する気は起きなかったので、やったことない。

DBにしているExcelのBook内「データモデル」の中身は、
他のExcel Bookからですら参照できない。
ワークシートに読み込んだクエリー、テーブルなら他Bookから参照できるけど、
104万行まで。
なので、「データモデル」は自Book内で分析するとかの利用に限られるのでは？

Excelの「データモデル」は、
・ワークシート表示上限の104万行以上格納できる。
・複数のテーブルを、キーとなる項目を使ってリレーションシップで紐付けられる。

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 20:53:51.83

>>5
excelのデータモデルと言ってもDBでは当たり前のリレーションと変わらないと思う
もちろんAccessでもリレーション指定できる

＞ワークシート表示上限の104万行以上格納できる
それは外部のAccessテーブル等に格納されてるレコード数がそうであるだけですね
その外部のレコードを参照するだけならいいけど、追加、更新しようとするとスゲー面倒かと
Access上で作れば追加、更新、削除に対応したフォームも簡単に作れる
これらの操作に当たり前にトランザクションも使える
やらなくてもいい苦労をしてるだけかと

DBに相応しいことはDBで、excelに相応しいことはそちらで、美味しいとこをそれぞれ使えばいい

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 21:08:50.81

俺の前スレの設備の仕様の助言くだされ

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 21:29:34.75

>>7
いちいち見に行くの面倒なんで、必要な分まとめて貼り直して（ついでに過不足修正とか）くれても私は怒りません
QとAもこのスレに纏まると思いますし
（私が答えられるとは言ってない）

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 21:59:06.27

昔のファイルのコードを見ているとWorksheet(BASE_SHEET_1)って記述があるけど
BACE_SHEET_1って名前のシートはない
動かしてみるとSheet1を参照している
昔はこういう書き方してたの？

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 22:09:51.19

>>9
それは変数だろ？

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/18(木) 22:26:19.16

ごめん、全体を読んだら
Public Constで使われてました

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 00:14:26.75

>>7
（寝る前に少し。分析機器のやつかわからんのだけど）
現状やってるのは、例えば前日分の分析データのみを取り出してそれぞれ振り分けて保存する
だけに見える。これだけだとスゲーシステムにはなり得ない、なりようがない

例えば飲料メーカーで飲料別に分析した値のデータで何かできないか、とか
別の見方として分析機器の故障の予兆を予想したいとか
このような具体的に想像しやすい代替要素にも絡めてほしい
ジュースやミルクとかのような多くのメーカーあるならそのものズバリで構わない
どこでも必ずやってるから
今の情報だけだと、助言できても大したことにはならないかと

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 08:03:48.42

「分析」となったら、
1. まず、時間軸とか商品別とかでの実績グラフ（累積、最大/最小、平均、中央値程度の基本的な統計的数値も含む）
2. 商品や地区とか時間単位での比較グラフ
3. 外の要因を探るための、天候や人口、交通量などのデータとのリレーション
4. 傾向をみるための、ヒストグラムやアウトプットの高い順に並べ替えた持続曲線グラフ
5. 外れ値を検出するために1.に重ね合わせる、箱ひげ図や標準偏差±σ、±2σ、±3σのレンジグラフ
6. 仮説の「要因」とアウトプットの関係を見る相関グラフ
7. 相関の強さを見たり、シミュレーションや将来を予測するための回帰分析
・・・思いつくだけでこんな感じか

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 08:38:50.03

>>9
BASE_SHEET_1　と BACE_SHEET_1 は違うぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 08:51:53.65

>>13
素晴らしい
5などは一般的ではないがハマるとこではすごい役立つ
半バレするので置き換えて例示すると
ノイズにしか見えない平時の地震系の秒単位の数値推移を箱ひげ図にすると、昨日と今日のざっくり差が見い出せたりすることもある
これ導入して楽になったし品質も上がったしでメチャ役に立った

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 10:04:24.79

箱ひげ図は、データを何かに活かす意味では、
もっと使われて良いと思う。

Visualize statistics with Histogram, Pareto and Box and Whisker charts
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2015/08/18/visualize-statistics-with-histogram-pareto-and-box-and-whisker-charts/
（"How statistics are used in Box and Whisker"のくだり。自動翻訳でも充分わかる）

統計実務におけるレンジチェックのための外れ値検出方法
https://www.stat.go.jp/training/2kenkyu/ihou/72/pdf/2-2-723.pdf

箱ひげ図はExcelグラフのナビゲート頼りに作るより、
ワークシート関数で中央値、四分位範囲を出せるから、
手が込んでも差分を取って、積み上げ棒グラフで作った方が
後々で色々弄れる。
（ひげの部分：エラーバーはExcelの箱ひげ図機能を使うけど）
Excelによる箱ひげ図の作り方（棒グラフ編）
https://bellcurve.jp/statistics/blog/15348.html

応用で、中央値と四分位範囲から平均値と標準偏差±σに変更することもできるが、
グラフナビゲートでは、±2σ、±3σの設定はできなかったような・・・

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 10:04:45.19

また、系列が255個までしか設定出来ないのは、
Excelの泣き所。
ヒストグラムや散布図といった統計グラフを
集計が速くて期間変更などのフィルタリングが簡単な
ピボットテーブルからは作れないのも。

例えば日最高気温を月系列でプロットしても、
255ヶ月分＝21年とちょっとしか載せられない。

AccessやVBAは、あくまでデータを揃えるところまで。
何だったらPowerQueryと組み合わせても。
が、ここまで脱線・・・というか深掘りしようとすると、
いよいよPythonやRの出番かも？
と思ってる。

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 11:30:46.54

>>17
標準偏差はその言葉時点で拒否反応かもしれんけど、一部で増えてる投資のボリンジャーバンドってとこから入っていける人もいると思う
これ最初見たときは微妙だったけど、解説見てなるほどって活用してる
言葉でなくて何かしら色々サンプル見てたら閃くこともある

**デフォルトの名無しさん** · 2024/04/19(金) 12:40:25.88

標準偏差って「偏差値」に繋がって、拒否反応示すかもしれないけれど、
何のことはない、「平均値からどのくらい離れているかの『平均』」みたいなもの。

ただ、離れている距離を計測するのに、
引き算の順番で正負数に分かれてしまうので、差を二乗にしたり、
その平均もどきを出すために平方根にしたりしている。

ミソは、ある事象が仮に「左右対称のきれいな山なり」の正規分布で起こっているとしたら、
・±σの範囲は68.3%
・±2σの範囲は95.4%
・±3σの範囲は99.7%
が収まるということ。

箱ひげ図の外れ値判定は、
ジョン・テューキーとかいうおっちゃんが前世紀に考えた、
"Tukey industry standard"がベースらしく、
中央値をベースに実績の順位で25～75%の範囲の1.5倍で足切りするので、
リクツが全く違う模様。
1.5倍をいろいろ弄るケースもある。

ただし、物事が起こる事象は「きれいな山なり」になるとは限らない。

例えば、年間での「風速」の分布は、無風の頻度が圧倒的に多くて
正規分布とは別の確率分布モデル（ワイブル分布だったか？）が必要らしい。