小難しい統計の「理論」は置いておいて、データ分析の具体例と、実際にエクセルを活用した活用方法を解説した本。しかも具体例がけっこう自分の仕事と近い量販店の分析事例が多いのも嬉しい。これならすぐに仕事でつかえる!早速試してみよう。
相関係数
・要因と結果の相関関係の強さを分析する。エクセルを使った分析
...続きを読む結果が1に近いほど相関関係が強い。経験則を数値でミエルカできる分析。
・打ち手が複数ある時の優先順位を考える際にも使える。
・アンケートを取る時には、総合満足度を必ず聞く中で、各構成要素の満足度を確認する。(スーパーの満足度、鮮度、品ぞろえ、接客、レジ待ち時間、価格等々)。満足度、総合満足度との相関係数でマトリクスを作り、打ち手の優先順位を考える。満足度が低く、計数が高い象限が最優先事項になる。
回帰分析
・過去の店舗面積と売上の相関を回帰分析をすることで、Xという店舗面積の時の売上Yを求めることが可能になる。またその数式の信頼度も数値で表すことが出来る。
・エクセルで回帰分析をした時に出る係数の「切片」と「データの値」を使う。切片が10、データの値が5だったときに売上を求めるには、Y(売上)=10+5xで求められる。
・その式の信頼度を見るには重決定R2の値を見る。1に近ければ近いほど信頼度は高く、0.4以上あれば、信頼して問題ないとされている。
重回帰分析
・回帰分析の予測データが複数あるバージョン。例えば、売上(予測したいデータ)と広告投下量、販促費(予測に使うデータ)との関係を求めるときなどに使う。予測に使うデータと予測したいデータとの関係性が低いものを排除することも可能。
・予測データが2つ以上になると、Y=a+bx+czという式になる。
・重回帰分析の時の信頼度は、補正R2で確認する。
・予測に使うデータと予測したいデータとの関係性が低いかを確認するには、P値を見る。P値が0.05を超えてる場合は、関係性が低いとして、予測に使うデータから外す。
数値化理論1類
・数値データで無いデータを、数値化して回帰分析にかけるやり方。アンケートなどで、男性=1、女性=2、など数字を割り振ってから回分析する。
コンジョイント分析
・どのような製品が欲しいかをアンケートする時に、属性と水準のマトリクスを作り、各マトリクス毎に製品案として提示して満足度を聞く。
・各製品の属性・水準毎にデータを0、1でおこし直して、各属性水準の重要度を重回帰分析する方法。
・各属性水準毎に聞くのではなく、製品として満足度を聞くのがポイント。製品を選ぶときには、各種要素を総合的に判断して選ぶため、属性水準毎に聞いた結果は、実態と異なる可能性が高い。