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Excelでのデータ分析活用術

2020年02月12日

経営支援事業部

こんにちは、経営支援事業部です。


今回はExcelを使ったデータ分析手法(回帰分析)についてご紹介させていただきます。



ビジネスを行う上では無意識のうちに相関関係の仮説というものが活用されています。

相関関係とは、

「一方が他方との関係を離れては意味をなさないようなものの間の関係(広辞苑)」です。

Aという事柄とBという事柄にはなんらかの関連性がある、だからAをすればBになる、

Aという事象が生じているからBという事象が生じる、

このように相関関係があるとして日々判断がなされているということです。



相関関係と似た言葉に因果関係というものがあります。

因果関係とは相関関係の一種でAという事柄を原因としてBという事柄が生じる関係をいいます。

よって、因果関係が判明すればビジネスにおける判断は飛躍的に成果を上げることが可能となります。

ただ、AとBには因果関係があるとよく言われるものの因果関係を証明することは

現実的には非常に難しいものであり、実はそれは相関関係の仮説レベルということが少なくありません。


この相関関係の関係性の程度、Aとう事柄とBという事柄の関係性が高いか低いかを算定できれば

ビジネスにおける様々な判断を手助けしてくれることになりますが、

Excelを活用すればその関係性の程度と数値を予測する算式を得ることが出来ます。


例えば、A(アイスクリームの販売個数)とB(気温)の関係性、

もし天気予報の気温からアイスクリームの販売個数が予測可能であれば

店舗オペレーションなどに役立つのでは無いでしょうか。

他にも売上高と店舗面積の関係性、広告宣伝費など販売促進費と販売数量の関係性など

関連性のありそうな2種類以上のデータ存在すれば算定は可能です。


Excelの算定結果として意識していただきたい基本項目は2項目です。

1つ目は、「重決定R2」という区分欄の数値です。

これはAとBの相関関係の程度を表している数値で1.0であれば100%相関している

(Aの変動とBの変動には完全な関係性がある)ということです。

数値が小さくなるほど相関関係は弱くなっていきますが、

コンサルタントの世界では一般的に0.4以上であれば参考にして良い相関関係と言われています。

このように「重決定R2」では用意したAとBの相関関係の程度がわかります。


2つ目は、Bという材料の係数欄の数値とその上の「切片」という欄の数値です。

Bの係数欄の数値に試算したい数値を当てはめて切片を足します。

例えば、前述のアイスクリームの例でB(気温)という係数欄に

8.18、切片に△146.36という数値が入っていたとしましょう。

気温30℃であれば30℃×8.18-146.36 = 99.04

すなわち気温30℃であればアイスクリームは約99個売れるということを算式で求める事が可能です。

この場合、1つめの相関関係の程度(重決定R2)が1.0に近ければかなりの確率で

この販売予測個数は精度が高いと言えることとなります。


いかがでしょうか、相関しそうな2種以上のデータを準備してExcelに分析させる、

結果、その関係性の程度を教えてくれて、予測数値を算出する算式を提供してくれるのです。

相関関係の仮説がExcelを活用することでかなり具体的になることがお分かり頂けると思います。


具体的な設定方法などはそれほど難しくありません。

WEBでも多数紹介されておりますので「 Excel 回帰分析 」として一度検索して頂ければと思います。


私たち経営支援事業部は会社の数値情報を活用して経営のお手伝いをさせていただいております。

お気軽にお問い合わせいただければ幸いです。




              
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