あおきの統計学初級編その4 #19

こんにちは！タキプロ6期生のあおき＠大分です。

11月も中旬になり冬が始まります。

体調管理には気を付けて冬を乗り越えていきましょう！

 

さて、今回はビジネスでもよく使われる

「単回帰分析」について説明をしていきたいと思います。

学問的な細かい話は専門書に任せて、ここでは、

「確かにそれは使えそうだなぁ。」と感じて頂ける、

きっかけ作りとして説明をしていきますね^^

 

さぁ前回の記事では身長と体重、車の価格と販売数、

という二種類のデータの相関関係について説明しました。

ここでふとあることに気が付きませんか？

二種類のデータ値の傾向を掴むことが出来れば、

ある程度データの推移を予想することが出来るのではないか。

つまり、車の例でいえば、価格と販売数の傾向を知れば、

車の価格を決めれば販売数を推測出来そうな気がしませんか。

この「傾向」を分析したものが「単回帰分析」になってくるわけです。

※因みに、データが二種類での分析を「単回帰分析」と呼び、

　三種類以上での分析を「重回帰分析」と呼びます。

 

単回帰分析では二つのパラメーターを使用して関数を作ります。

この関数がデータを分析した「傾向」と言えるでしょう。

 

1次試験の企業経営理論の中で「RFM分析」といった

関係性マーケティングに関する分析手法を学んだ方もいると思います。

RFM分析とは顧客の購買履歴から「最終購買日」「購買頻度」

「購買金額」の3つのデータを抽出するものになりますが、

これらのデータを使い、単回帰分析をすることで売れ筋商品などを

予測することが出来ます。

 

このように、単回帰分析はビジネスに直結した分析手法だということは

ご理解頂けましたでしょうか？^^

次回は、車の例を取って、実際に単回帰分析をしてみたいと思います。

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