実務データ分析虎の巻Vol.54(2つの回帰(かいき)分析)

 

 

来店者数(人)=広告宣伝費(千円) × 20.5 + 1267

 

のように、2種類の指標の間の関係性を数式化する回帰分析(かいきぶんせき)と呼ばれるものがあります(これを単回帰分析と呼びます)。賢くビジネスに応用すれば、圧倒的な威力を発揮します。

 

データ分析や統計を少しでも勉強したことがある人からは、次のような質問を受けることがあります。

 

「広告宣伝費1種類だけでなく、価格や駅からの距離など、より多くの指標を用いた回帰分析(これを重回帰分析と呼びます)のほうが良いのではないか?」

 

確かに、複数の指標で来店者数を説明する重回帰分析のほうが高い精度の分析ができるでしょう。一方で、次のようなデメリットもあります。

 

 ・分析そのものと理論を理解するハードルがかなり高い

 ・結果をグラフなどで可視化できないため、伝わりにくい

 

自分で理屈を説明できず(もしくは相手に理解されず)、結果をシンプルに示せないという、”実務上の“デメリットは想像以上に大きく、私は一般実務家にはお勧めしていません。

 

組織で使えてナンボ、という視点では単回帰分析に軍配が上がりそうです。

関連記事

  1. 実務データ分析虎の巻Vol.49 (分析者を悩ます係数の数々)

  2. 実務データ分析虎の巻Vol.39(課題定義が全てを決する)

  3. 実務データ分析虎の巻Vol.40(マネージャに求められるデータリテラシ…

  4. 実務データ分析虎の巻Vol.50 (課題指標と分析データはマッチしてい…

  5. 実務データ分析虎の巻Vol.5(データをKPI策定にうまく使うには?)…

  6. 実務データ分析虎の巻Vol. 14(動画公開)データから情報を絞り出す…

コメント

  1. この記事へのコメントはありません。

  1. この記事へのトラックバックはありません。

CAPTCHA


PAGE TOP