【一問一答】ロジカルドリル ~相関~

rirac

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先ほど別の動画で外れ値について学んだので、今回の例はすぐに理解できました。
実際はこのような外れ値となるようなケースが良く出てくると思われるので、どこまでの値を採用するのかという判断も間違えないようにしたいと思います。

okamo1480

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関数を活用することは面白いと思いました。刀の森岡毅さんのマーケティングは数学を活用して考えられていると伺っています。数学を生かすビジネスを取り入れていきたいです。

tn_infinity

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恥ずかしながら、散布図(グラフ)を使ったことがないのだが、その活用法につき、イメージすることができた。
縦棒、折れ線では事足りると思っていたが、一度使ってみて、相関を図ることを実行してみたい。

masuyama_n

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相関の有無については係数だけで判断することなく、相関が高い場合には散布図を表示して特異点についても見落とさずに調査していこうと思います。

iwako

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分析する項目に相関関係があるのか、それとも特異点があり相関にならないのか、チェックしてみよう

hide0731

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相関係数から傾向を判断する際は、まずは相関図を作成して特異点が無いか確認するとよい。

aluti

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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

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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

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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

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特異点を見極め相関を判断することが重要

morishita2

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相関図の考え方は面白かった。

yumi09

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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

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一度相関図を作成してみます。

mmm3

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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。

bwbsw909

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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

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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

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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

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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

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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

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。。。。。。。。。。。。

kuu-1212

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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

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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

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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

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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

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相関は、メール配信結果に応用できるか・・？

inaka_4451

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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特異点を見つけることは面白そう

sytm0713

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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

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とても分かりやすかった。復習にもなった。

tk1203

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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

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外れ値には留意しながら分析を行う事が肝要

ryuij_tym

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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

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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

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部署人数と残業、有給取得等の相関を見てみたい。

ab0110

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異常値を適宜判断するのに役立ちそう。

sa-tsunoda

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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

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特異点の重要性を認識しました。

masakazu_takase

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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

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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

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ロジドリのために生きています。

saitoutooru

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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相関を使って改善点を見つけるのは納得です。

ko_ro

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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品質問題の分析にも使えます。

akemi-a

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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

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今後はデータを用いる

kijima5

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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

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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

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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

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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

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特異点について分析することも重要と感じた

mori_san

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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

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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

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特異点について理解ができました

nakatani_tetsuo

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データ分析に活用します。

ki12

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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

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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

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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

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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

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改めて考える機会になりました。

arinkoalabit

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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

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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

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特異点の捉え方が参考になった。

y_miyashita533

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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

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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

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特異なデータを除いて、原因を分析後対策を策定

x_tomo_x

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どの程度を特異点とするか判断しにくいと思った。

ch_o

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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

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サック学習できました