2014年

8月

25日

データ分析の勧めⅢ(ちょっぴり統計分析~相関と回帰の紹介~)~Excelを使って自社の業務データを整理・分析してみよう!その3

第3回 得意先別売上予測(回帰分析事例)

 

 ここからはビジネスデータを使った分析事例を見ていきましょう。「データ分析の勧めⅡ第4回」で使用した「得意先別物流活動基準原価計算書」を使って、過去半期の得意先別の売上高と、売上数量、商品点数、売上日数の関係(相関)を見ていきながら、今後の売上予測について回帰分析を使って検討していく、という事例をご説明します。

   図3-1(「データ分析の勧めⅡ第4回「得意先別物流活動基準原価計算書」から)
   図3-1(「データ分析の勧めⅡ第4回「得意先別物流活動基準原価計算書」から)

 

 上図は家庭用品卸売業の過去半年間の売り上げデータを整理したのもで、売上金額、売上数量は単に集計したもの、売上日数、商品点数はこの半年間で何日、何アイテム売れたかのカウント集計です。重複を排除してカウントする方法を解説した「データ分析の勧め~その6」(distinct countを考えてクロス集計表を作る)でも詳しく説明していますので、件数を集計するカウント方法についてはこちらを参照してください。

 

 では、図3-1のデータを使って売上金額、売上数量、売上日数、商品点数の相関係数を求めてみます。

 

① データタグをクリックし、データ分析ツールを選択し、「相関」を選んで相関係数

 を求めます。

 

 

② 入力範囲はB1からE48、先頭行をラベルとして使用し、出力先はG1です。

 

この相関係数を見ると、売上金額と売上数はR=0.988と非常に相関が強いことが分かります。この事例は日用品、家庭用品ですから、単価の高い商品より、まずは「数を売れ!」といったところが実によく表れています。

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