ブログカテゴリ:連載BLOG:データ分析の勧め3



07 担当者ブログ · 2014/09/02
 前回は、過去半期の得意先別の売上高と、商品点数、売上日数の関係(相関)を見ていきながら、回帰分析を使って予測値を算出し、傾向を掴んで今後の営業戦略立案に役立てる、ということをご説明しましたが、今回は日々の時間とともに変化していく売上データから来期売上予測値の算出を行い、今後の仕入販売を考えていこうというものです。...

07 担当者ブログ · 2014/08/25
 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。

07 担当者ブログ · 2014/08/18
 第1回の相関分析の説明で、女子大生の身長、体重、3サイズ、男性の身長で一番相関が高いのが体重とウェストの関係でした。改めてその散布図を見てみます。

07 担当者ブログ · 2014/08/06
 前回のⅡのシリーズ冒頭で、「当シリーズはデータ分析とは言いながらあえて統計処理には触れません」と宣言して、ヒストグラム(データの分布を棒グラフで表したもの)と、過去にも何度か紹介した散布図を使ってデータ群の区分をして、「分ける」ことでデータに意味付けをすることについて説明をしました。これはこれで好評だったのですが、ビジネスに役立つ易しい統計処理方法を教えて欲しいというご要望がありましたので、ビジネスに役立つ統計分析の代表として相関と回帰分析を取り上げ、具体的な事例を使って少しでも役立つ分析手法を提示したいと思います。