【一問一答】ロジカルドリル ~相関~

aluti

金融・不動産　関連職

数値の傾向や計算、見込みを建てる時など活用できるかなと思いました

k_hiraoka

専門職

適度に散布しているデーターは、現実的にはあまり見られない。ゼロ点と右上の集団を結んで相関係数が高い低いを論じるような、論理的でないことは止め、まずは目でしっかり散布の状態を確認したい。

14001

資材・購買・物流

散布図を書いて相関係数から相関があるかどうかを調べる、特異点があった場合、その特異点がどういうものなのか分析することが重要だと分かりました。

y_12150521

金融・不動産　関連職

特異点を見極め相関を判断することが重要

morishita2

営業

相関図の考え方は面白かった。

yumi09

専門職

散布図を作成することで特異点を見いだすことができる。

samami0126

営業

一度相関図を作成してみます。

mmm3

人事・労務・法務

入社後の活躍人材の見極めるため、どのような項目に相関が見られるかを検証したいと思いました。
例えば、入社時の面接評価と入社後の査定結果などに相関関係が見られるのかなどです。
一点質問ですが、特異点を除いても相関が見られない場合、どのような仮説立てが必要でしょうか。

kenji1209

メーカー技術・研究・開発

特になし。普通のことです。

bwbsw909

マーケティング

相関を判断するため、散布図を書いて視覚的に理解することをやってみます。

touto

営業

散布図、相関係数は相関関係や因果関係を調べるのに使っています。特異点を調べる、逆に相関関係が何故ないのかを考える事も大事かと思いました。

hiromi0227

営業

数字の相関関係を考えるのは取組みを考えるための課題分析に必要なスキルだと感じました。

hirano-tora

人事・労務・法務

日頃の活動でも相関関係図を描くことにより相関関係について検証をここと見たいと思う。

fbj_yasu

販売・サービス・事務

相関係数が低いと、必ずしも相関があるとは言えない事があると知りました

phorone

専門職

。。。。。。。。。。。。

kuu-1212

販売・サービス・事務

特異点があることに気づけたが、外して良いか？という発想は持っていなかった。
業務でおかしな数字が出たときには、散布図を描いて確認してみようと思う。

panda523

営業

これまで、なんとなく正か負の相関だけを描いていたので、特異点も意識して考えます。

iwa_yoshi

IT・WEB・エンジニア

相関係数を出す際に、特異点を除くか確認が必要である。

tomokazu_usuda

金融・不動産　関連職

既存顧客のデータから相関関係があるデータを発見できれば新規顧客の取引開始基準を設定できる。

akahane_tomoko

マーケティング

相関は、メール配信結果に応用できるか・・？

inaka_4451

その他

相関を使いこなすためには
散布図を描いて可視化することで、視覚的に情報を得ることができ、特異点を見つけやすくなる。
その上で、相関係数としてどのような値になっているかを確認するように癖をつけるとよい。

akiki-s

経理・財務

漠然と相関関係にあるなしを判断していたが、今よりももう少し深掘りすることを意識することで新たな視点が生まれそうだと思った。

70sp1208

その他

日常業務において、エクセルなどで相関を分析することは多々あるが、特異点に着目することはなかった。今後は、特異点に着目し、分析のスキルを向上させたい。

ozawa_h

IT・WEB・エンジニア

散布図が意味することの大切さを理解しました。これからは散布図を見て、それが何を意味しているのかを理解するようにします。

yoshda-t-a

営業

特異点の考え方はなかった。どういう状態で特異点としてみなされるのか、経験を積んで判断できる力を養いたい。

kanta_tamayose

販売・サービス・事務

相関係数に久々に触れた。外れ値を特定し排除することにより、見えてこなかった相関が見えることを改めて実感した。

ap_1234

営業

散布図は提案書等にあるものの、あまり深掘りすることなく流していたので、今後読み込んでみたいと思いました。

furuya0227

営業

相関数値について数値の説明の際に必ず考えるようにしていきたい

ys3776

メーカー技術・研究・開発

特異点を見つけることは面白そう

sytm0713

金融・不動産　関連職

業務において相関関係の仮設を立て、データの裏付けを取り、結論を出すことは大事。但し、もう一歩進んで、何故相関関係があるのかを分析することでより効果的な施策を策定できると思います。

hi-ro-mi

経理・財務

とても分かりやすかった。復習にもなった。

tk1203

営業

散布図の読み方として、
①正の相関関係、負の相関関係について理解する。
②特異点を見つけ出す。

の2点が大事だということを知った。

unoki001

営業

外れ値には留意しながら分析を行う事が肝要

ryuij_tym

営業

自組織におけるデジタル営業と実績の相関について算出してみたい、と感じました。

ooottt

販売・サービス・事務

単純な相関係数のだけでなく、グラフ化することを習慣付けたい。

wave7300

専門職

部署人数と残業、有給取得等の相関を見てみたい。

koyaokuda

営業

ありがとうございます。

ab0110

専門職

異常値を適宜判断するのに役立ちそう。

sa-tsunoda

クリエイティブ

特異点は見逃しやすいので今後注意して散布図を作っていきたい

penthouse

専門職

特異点の重要性を認識しました。

masakazu_takase

その他

分析をする際に散布図を作成する機会もあると思います。特異点にも目を向けてデータの本質を見極めることが大切だと思いました。

toshiyamebs

その他

相関の特異点の考え方は平均値と中央値の考え方とも似ているように思った。
分析時は外れ値があるか、それがどのような背景かを踏まえた上で検証して行くべきと認識した。

aho-aho

コンサルタント

ロジドリのために生きています。

saitoutooru

資材・購買・物流

データはグラフに可視化することで気づきを得られることがあります。QCでも用いられる手法であり、今後も有効に分析手段として用いたいと考えます。

10087117

メーカー技術・研究・開発

今はエクセル等で簡単に散布図が作成できるので、データをグラフで可視化して傾向を確認するようにします。

rai_miho

マーケティング

散布図の見方が分からなかったけど、相関と特異性を把握するのに役立ちそう。条件を絞って試してみる。

mako1

メーカー技術・研究・開発

品質管理をする中で普段からデータを収集しておき散布図としてプロットすることで、得られた品質データが正常値なのか異常値なのかを判断する材料になる。

naibutousei

その他

あるリスク発生の想定と頻度を散布図で表して、相関係数の条件を決めることで重要性がある分布とリスクテイクしてよい判別がしやすくなる。

ms-sa

マーケティング

相関係数の言葉の意味を初めて知ったが、特異点の判断さえ謝らなければ、２つの変数の関係性が正しく認識できて、成果を出すために注力すべきポイントが掴めていけると学んだ。
実際に自分が扱うサービスの売り上げに対して何が関連しているのか散布図を描き、特異点を検証しながらリソース投下先の優先順位判断に役立てたいく。

fujiwgp6

メーカー技術・研究・開発

相関有無の考え方と特異点ののぞき方を学習できた。今後のデータ分析に活用できる。

yuk_o

人事・労務・法務

相関を使って改善点を見つけるのは納得です。

ko_ro

人事・労務・法務

相関にばかり目が行きがちだが特異点についてもきちんと注意を向け分析する必要がある

moveon-s

資材・購買・物流

散布図の特異点の扱いが分かり、分析がしやすくなり増した。

yokohamamm

金融・不動産　関連職

各営業担の売上と営業時間や名刺交換数などを確認しているが、特異点の分析も必要と学んだ

hinyu

メーカー技術・研究・開発

個々の作業時間集計で業務量と間接時間の相関からどこでロスが発生しているかを考察するのに役立ちそうと思う。
社歴や見かけの業務量に惑わされないことが重要と考える。

ri-co

販売・サービス・事務

新店舗を出店する際、他店舗の売上とスタッフ数をデータ化し、新店舗の売上希望額から採用するスタッフの数を想定できます。

fbj03388

営業

特約店の売上高と営業人数のと相関を見て違いを分析する

fujiisisyou

メーカー技術・研究・開発

データの羅列では傾向がつかめないが、データを可視化することによって、データの傾向がつかめる

michakan

その他

散布図を作って分析したことがないので、実際にやってみたいと思いました。
その上で散布図を描く前の見立てと一致するか検証もしていきたいと思います。

ymgcytk_1966

経営・経営企画

改めて聞けば、ごく当たり前のように思えるが、このように意味をしっかり考えると、思考が整理されると思う。
また、分布図にバラツキがあった場合、単に「相関は無い」と考えるのではなく、特異点を見出し、それに対して考察することもできるということに改めて気づくことができた。

akihich

その他

品質問題の分析にも使えます。

akemi-a

販売・サービス・事務

特異点に引きずられることなく、相関関係をみることも大切であるが、特異点をそう定義する理由に着目することも思考の中で参考になると感じた。

tkyt

資材・購買・物流

今後はデータを用いる

kijima5

人事・労務・法務

ロジカルの必要性がわかりやすい。
数字として示す事で課題や生産性が分かり対策ができる。
検証できる

okts1940

メーカー技術・研究・開発

特異なデータはいっぱいあると思いますが、そんな時にうまく理由をつけて削除することは利口な選択と思います。
そのためにもまず考えてみる。

hajime_n_213

専門職

散布図などからの傾向把握に役立つと思いました。ロジカルに考える方法を身に付けていけるようにします。

iidako2

専門職

顧客からの問い合わせ件数と売上の相関はあまり高くはなさそう。顧客の分類分けによって相関がとれるかもしれない。

su_miya

メーカー技術・研究・開発

特異点について分析することも重要と感じた

mori_san

コンサルタント

こういったデータは普段の業務では使わないが、
企画提案の際に使用できるかも。

dc

その他

相関関係と特異点について、学べた。特異点に注意して、全体の相関を見落とさないようにしたい。

umeimakoto

営業

特異点について理解ができました

nakatani_tetsuo

その他

データ分析に活用します。

ki12

販売・サービス・事務

まずは身の回りの事例中から
散布図が使えそうな物をさがす

tomosada

マーケティング

特異の場合も含めて考えてしまうことが日常で多いと気づいた。ただ、特異になっている要因を調べ、それを含めるべきかどうかを判断し、XYの相関を考える必要がある。

marlboro0709

その他

同が自体も短く内容もシンプルでとても理解者しやすかった。

masa_0923

その他

相関の有無を確認する際は散布図を描き特異点を特異点として扱ってよいかの判断をすることで、
相関の信憑性が大きく変わることを理解し実践する

tadashi31

金融・不動産　関連職

改めて考える機会になりました。

arinkoalabit

経理・財務

大きな流れを把握することと、大きく仲間はずれがいないかを確認することで正確に相関関係を把握できると思いました。

manpukumaru

金融・不動産　関連職

傾向を掴むために、具体的な数字で判断することはどんな場面でも必要があると感じた

moto5457

営業

特異点の捉え方が参考になった。

y_miyashita533

販売・サービス・事務

相関有無の考え方と特異点ののぞき方を学習できた。今後のデータ分析に活用できる様にしていきます。

h_kouno

販売・サービス・事務

相関についてはほかの講義でも学びましたが、要点をまとめてありとっかかりとしてはわかりやすかったです。

long416

IT・WEB・エンジニア

特異なデータを除いて、原因を分析後対策を策定

x_tomo_x

人事・労務・法務

どの程度を特異点とするか判断しにくいと思った。

ch_o

その他

相関を見つける鍵の一つとして、特異点を見つけ、その特徴を見抜くことが大切ということがよく分かりました。

soma_toutou

専門職

サック学習できました

gk06531

人事・労務・法務

相関について理解ができた。特異点を除くということも参考になった。

koufuku

経理・財務

シンプルにまとまっていてよかったと思います。

kuno_haruhiko

専門職

散布図の外れ値で相関係数は大きく変わります。今回の例のように要因がはっきり解明できれば良いのですが
不明な場合が多く悩みどころです。

omochi2024

販売・サービス・事務

相関の特異点を見つける為に、散布図を使うということはわかったが、どこまでを特異点とするか、除外する根拠はどうしたら良いかを、別途学ぶ必要があると感じた。