売り上げの原因をと特定できますか？？
こんにちは！
はやとです
売り上げが伸びた時、
その原因が何であるかを
特定することはできますか?
「会員数が増えたから」
「顧客単価が上がったから」
「人件費を上げたから」
このように様々な仮説を立てることが
できると思います。
そんな時に一体何が最も売り上げに貢献した
原因だったのかについて
今日は
回帰分析
と言うものを使いながら
説明していきます。
これまでのブログでは、
基本統計学の
4つのテーマについて
お話をしてきました。
本日はその最後の
回帰分析
についてお話をします。
今回も起こりうる状況をもとに
どのように回帰分析が活用されるのか
についてお話をしていこうと思います。
今回は、
売り上げが伸びた時、
何が最も大きな要因だったのか
と言うことを分析していきたいと思います。
結果には必ず原因がある
眼鏡をかけた物理学者が
どこかのドラマでそのようなことを
言っていましたね。
それはさておき、
例えば
次のようなデータを集計したとしましょう。
売り上げが伸びていったことに対して
変化させてきたものが
人件費
顧客単価
会員数
であったとします。
これらの表から
何が最も売り上げに貢献したのかを
明らかにしたいと思います。
ここで用いるのはP値というもので、
データ同士にどれほど強い関係性が
見られるかを調査する値になります。
上の表を見てください。
複雑にいろいろなデータが載っていますが、
ここで注目していただきたいのは
黄色く塗りつぶされたところです。
この値がP値と呼ばれるもので、
「因果関係がない」
と言える確率を示しています。
つまりこの値が小さければ小さいほど
因果関係が強いということを意味します。
今回の表を見ると、
顧客単価の値が0.05を下回っています。
P値を使う際、
大体0.05を下回るものは
誤差とは言えない、
信頼できる値だとされています。
なので、顧客単価を上げた方が
今のところ売り上げに直結するということが
今回の分析からわかります。
ですが、
いつまでもあげられるわけではないので
どこまで顧客単価を上げれば
売り上げに直結するのかを
引き続き調査しなくてはならない
ということがわかります。
今まで感覚的に何が原因で
良くなったのかを見定めていたとしたら、
この回帰分析は客観的に評価された、
信頼できるものになります。
今回もExcelを使って分析をしましたが、
データ分析と言う機能を使えば
誰でも簡単に使うことができます。
ですが、Excelを開いただけでは
このデータ分析を使う事はできないので、
今回を最後にデータ分析の設定方法を
紹介して終わります。
➀ファイル＞オプションを選択
②アドイン＞分析ツールを選択
③設定＞ 分析ツールにチェック＞OK
まずは自分でExcelを使ってみることから
始めていくのがデータ分析において
使いこなしていくための第一歩です。
ここまで4回に分けて
基本統計学のお話をしてきました。
4つとも状況に応じて使うことができれば
非常に心強い味方になります。
自分が持っているデータを活用しながら
分析をしていけると
当たり前のようにデータ分析も
可能になると思います。
ぜひ挑戦してみてください！
それではまた！
