クロス集計表と相関分析の関係

 「男vs女」、「値引の実施vs未実施」など、複数の“定性的”な違いを数値で確かめるクロス集計という方法があります(詳細は是非検索を)。

 

例えば、曜日(という定性情報)ごとに売上額をデータで比較し、結果の違いを確認するなどよく実務で行われますね。

 これは、”曜日“という軸と”売上額“という2つの軸の関係性に着目しています。

2軸に着目する他の分析方法として、私が研修でお伝えしている「相関分析」があります。

一般的には、この2つが全く別物として認識されがちです。

 

でももし、曜日を時間、分、秒・・・と更に細かく“連続的”なものに細分化していくと、”曜日“という定性情報が、”時間“という定量情報に変わります。]

こうなれば、“時間”という定量情報と、”売上額“という定量情報の関係性ということになります。

定性的な軸を細かくすることで、それは”定量的“な情報になっていきます。

その時に、「クロス集計」は「相関分析」となるのです。

 

今回はちょっとテクニカルな、でも本質的なお話でした。


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実務データ分析虎の巻Vol.82~Twitterで反響が大きかったのはこちら

私のTwitterで反応が高かったいくつかのメッセージをご紹介します。

もちろん私自身が、とても大事、本質だと思っているからこその内容で、それに多くの方が共感されたことを嬉しく思います。

これらが皆さまのお役に立てば更に嬉しいですね。

 

・分析は目的化しやすい:「精度をもっと上げられないか」「教科書通りに分析するにはどうすればよいか」「もっと信頼性の高いデータをどう手に入れるか」「分析ができない理由は何か」いずれもNG 出典:「問題を整理し、分析する技術」

 

・「決まった目的に対して決まったデータで分析」すること自体は実は大して難しくない。「目的を決めて、データを特定」することのほうがずっと難しい。これを理解していないと”データサイエンス”の落とし穴にはまる。

 

・「このとおりに真似してみればあなたの職場でもすぐに使える」ようなデータ分析はたかが知れている。多分その通りやってみるとがっかりする。

 

・データ分析 ≠ データの中から答えを見つける

 

・「なぜロジカルシンキングが必要なのか?」⇒自分の知っていることや経験だけで何とかなる時代ではなくなったため

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