回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~

eda6596

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今まで標準偏差などを用いていたが、
Excel機能で簡単に検出できることを知って、
嬉しいような残念な、複雑な心境です。
統計学は数式の組合せが複雑と思っていましたが、
機能で簡単に出せることを知る情報収集能力が必要と感じました。

midori_g

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分析は過去データに基づくため、将来予測の参考値であることを忘れずに利用したいと思います。

junbeat

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単回帰分析、重回帰分析について理解できた。ただ、R二乗やtやpがどのように求めた値なのかがよく分からず、tやpはそれ自体がよく分からなかった

joyjoy83

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だんだん難しくなってきた。

y884

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実際に何か具体例を自分で取り上げて計算式を使わないと中々理解しにくいと感じたが、アイスの例は非常にわかりやすかった。

kanibuchi

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意味のある変数の組み合わせを見つけることが至難であり、
それは過去からの蓄積、普段から引き出しを増やしていくしかないと思った。
それら変数がどの程度結果に影響を与えているか確かめる術としてはこの上ない武器であると感じた。

runnerh

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表計算ソフトを使用して実行するのは容易なので、業務の中でも実践してみたい。

wkiymbk

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回帰分析は、「①どの変数に関係があるかを明らかにすることで、施策検討に活かせる。②変数間の関係性を知ることで、知りたい情報の予測ができる。」ということがわかりました。
こういう分析法があったな、ということを覚えておき、将来必要になったときに活用したいと思います。

shin0314ichiro

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難しいです。理解できたとは言い切れない

sekou_mori

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要件定義をしっかり行ってから分析を始めることを忘れないようにする。変数(関係要素)をどれだけ見つけられるか、も大切。属性を良く見極めないと分析が二度手間になりそう。

otsuka-yohei

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定量的な説明に必須の知識

y_shimoda

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回帰分析は将来を予測するという点で面白い。ただ、そのデータを準備することがなかなか大変だと思う。しかし、何らかの業務に活かしてみたい。

sue_0120

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因果関係を把握し、分析に基づいたビジネスのヒントを少しでも得られるとよかったが数式など、難しかったので、また学びたい。

rice-ball2030

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係数、補正の出し方や、回帰分析を行う際、有効である組み合わせをよく考えてたり違う角度で試して結論を出していく重要性を感じた。

tantan-0363

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理解するのご難しい内容だったが、試してみることで身につけていきたい。

yohei21

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業務内では、定量性のない変数 (今回でいう天気)などは外して解析することが多かった。予測精度を高められる可能性もあるため、ダミー変数なども活用してみたい。

donadona

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月間の売上分析、イベント出店時の売上分析を行う際などに活用できそう。
傾向がつかめれば売上予測、販売戦略に活用できる。
重回帰分析のエクセル操作まで説明があれば尚良かった。

kzhr2358301

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重回帰分析の場合、tp値を見ることでどの変数がより影響しているかわかることが勉強になりました。

akatsuki_89

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重回帰分析が難しくて理解が出来なかった。淡々と数値の説明をするだけでなく、グラフ化するなど視覚化すれば分かりやすかったと思う。また、最後のセンテンスで条件が異なる場合は分けて分析を行うと良いとの説明だが、天候は晴れとそれ以外の2通りしかないなら、それぞれを分けて分析をした方が単純でわかりやすかったのでは？

hiraki1098

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工場での生産数量の計画立案に効果的ですね。営業のセールス拡大にも活用できるのか気になりました。

chesswing

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実験作業で出てきたデータの回帰分析は良く行っていたが、その他の事象にも使えそうだと思った。
重回帰分析のやり方を勉強してみたい。

hiro_yoshioka

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これもエクセルでできるの知りませんでした。要復習。

目安：
t ≧ 2
p ≦ 0.1

tomo-tom

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考え方は何となく分かったが、言葉の定義や内容が難しいので復習したい。

mitsu_0

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説明変数を見つけるのが難しいと感じた。
重回帰分析のtとかpの意味が良く理解できなかった。

fineman

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急に関数が出てきて難しかった

djmpajmpkm

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ダミーを入れると複雑になって分かりにくくなったが、数値を予測する上では不可欠だと感じた

kameco

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「数値化する」とは面白いなと思いました。

saito-yoshitaka

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重回帰分析を用いる事が少ない為、今後活かしていきます。。

llasu_ito_0502

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関数が出来ないアタマの悪さ故、何を言われているのかがうまくのみ込めませんでした。ダメですね。しっかりと復習して、何とか手の内に入れたい、と思います。原理原則、理論、ロジックをしっかりと学びたい、学び続けたい、と思います。反省しきりです。少しでも進歩したいです。ご指摘、ありがとうございます。

9048964

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重回帰分析の各係数は何度も繰り返さないと忘れてしまうと思いました。

s_s_s_f

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自民党政権の必要もない「増税」による３０年間の消費減退で、給与が減り、企業の収益が減り、設備投資が減る悪循環で、日本が衰退する結果を重回帰分析で説明できそうな気がしました。ハワイアンなＢＧＭでしたが、円安では海外に気軽に行けなくなりましたね。

shibaken_sora

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備品の必要数を把握し、適正な在庫管理が可能となる

nazrul_izam

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為替レートとナフサ価格がどのように原材料の価格に影響をするかを分析してみたい

1f-noriyuki

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回帰分析の質の向上には、有効な変数の組合せを見つける事を理解しました。日頃の業務実績から問題点を見つける視点に役立ちそうです

nobiyoshi

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集客数や立地での数値の増減に活用していきたい

bipapa

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単回帰分析と重回帰分析、なんとなく使っていましたが、表計算ソフトで簡単に作成できることを思い出せました。
実際に予測してみて、計算と実績が一致できると、とても嬉しい反面、全く予想と違うことが起こると悲しいです。
そうした外れを引かないように、出来るだけ効率的にベストな説明変数を抽出できるようになりたいものです。

fgami

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分析の方法はネット情報や教科書でも探せるが、この講座の良いところは実践する上でのポイントを学べた点と分析継続の重要性が分かった事です。

makoto-sbr-3p

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説明で理解はしたが、実践で活用することでよりイメージしやすくなる。統計の成功体験ができる。

sugisawa

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回帰分析の使用方法がわかりました。

yoshitaka_yaji

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サービスの継続率を目的変数として、有効な説明変数である要素を見つけて、その要素を延ばす戦略を立案したい

tktk_yk

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母数が多く、かつ外的要因により売上や個数などの数値が変化するものに対して、未来の数値を推測することに、回帰分析が有効である事がわかった。

ami002

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活用できる場面はあると思うので、活用していきたいと思います。

fujino-3158

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回帰分析を業務に取り入れてみたいと思います。

yamazaki-fumito

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Excelでグラフを線形近似グラフを表示した事があったが、数式の意味までは分かっていなかった。変数同士の関係を知る事ができる良いツールだと感じた。

takanohashi_t

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研究の分野において回帰分析は必須の解析方法です。

hideki_mori

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重回帰分析をマスターして的確な予測ができるようにする

a-tomoyasu

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あまり使ったことない分析方法のため難しく感じた。

mas2

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用語が多く、理解が難しく感じた。
業務で使う際は、振り返りつつ使っていけるようにしたい。

nori725

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業務で活用するためには説明変数が根拠のある項目であるかどうか非常に重要である。そうでないと無駄な回帰分析ばかりになり時間をロスする。自社で生産している製品が説明変数の項目と同どう関連しているか調査することで将来の生産台数を予測し必要な構えを事前に抽出することができる。

t_htn

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回帰分析の概要が把握できた。
回帰分析も、相関分析同様に、
いろいろな活用範囲があると思われた。
実績を通じて分析力を高めていきたい、

g30

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回帰分析の目的は理解できたが、計算式が難しくて理解できていないので再度勉強する必要がある。当面業務で使用する場面は無いものの、日常生活から気になるデータを集め回帰分析して傾向を掴む等行い練習したいと思います。

worker2023

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もう少し事例で確認したい

globis_user_

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係数aの割り出し方がよくわからず、復習が必要。

alsato

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POS分析や、プロモーションに活用できるかもしれない。
展示会の商談獲得に関する変数が分かれば、ブース造形や出展内容などに活かせるかもしれない。
しかし、変数を見つけ出すのが難しそう。

ttaarroo

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学んだことわまずは活用してみることが大切だと思います。

haru-ru-

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難しすぎる
何度も見直しが必要

t_wakizaka

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在庫管理に活かせる可能性があると認識

yamaneko963

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自ら仮説を立てて、業績の好不調の原因を探ることができる。

nagisa_ku

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前提条件となる説明変数を、幅広く見つけることでの気づきがあるということを学びました。

rb26dett

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回帰分析は目的変数、説明変数で考えればよいのであるカテゴリで見たときの販売が伸びる説明変数がどういう項目なのか絞り込むのに相関分析も活用して分析したい

kkf

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前提条件を揃える重要性を改めて理解した。各正しい変数をどのように抽出するかが実践を繰り返さないと習得できないと思い、少し難しさを感じている。

05913

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自社で取り組んでいる活動で活かせる。
実施数とアクション数を単回帰分析を用いて表してみる。

suika0102

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旅行業として活用できるものは多々あると考える。
現状ダイナミックプライスと呼ばれる価格変動型の旅行料金や宿泊代金の設定は、休日や平日、季節、イベント等の過去データを活用し回帰分析に則り、料金を設定し収益を最大化していく。

ryu-a

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今まで活用したことがない分析手法なので勉強になった。

toto0422

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シーズン性の高い商品などは、分析結果により展開位置や陳列数の決定に役立つ

masa00000

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回帰分析は選挙統計などに利用されているイメージはあったが、実際の計算方法や用語は知らないものが多かった。さらに勉強して、分析結果だけでなく、回帰分析の意味も理解できるようになりたいと思った。

yt3906

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研修で使用したアンケートの分析に役立てそうです。

s-moro

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関係性を数値で把握することに活用できる

oonota

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単回帰分析は日常的に使えそうだが、重回帰になるとなかなか思いつかないです。

fddf825874

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例えば、単純接触件数と契約成約率の分析に役立てられると感じた。

yoshida0515

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単回帰分析はよく利用するが、重回帰分析は使ったことがないので、ヒートランの検査結果データの分析に使えるか、トライしてみます。

602sspx

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重回帰分析について簡単な例をもとに理解することができた。天気など、もともと数値では扱えない変数の使い方が勉強になった。

tsuzu

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原因の究明や優先判断に役立てる

22kazu

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同時購入などの回帰分析を行ってみたい

mmasaki

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回帰分析は業務に役に立ちそう

sakakibara_

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販売予測や解約予測に活用できる

seisyuu_sannohe

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直近でこういった分析をする場面がないが、そういった対応が必要な時が来たら、回帰分析のことを思い出して試したい。

yappy3121

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回帰分析はやった方がないがデータが豊富な場合には使える。

shingo_men

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生産におけるロスの発生と使用量、使用内容に活用したい

msdk

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excelを使用して重回帰分析が簡単にできることが分かった。

kura_

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業務で活用するには決定係数が１に近い変数を見つけることが重要と思います。

sarupan

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説明変数と目的変数の間にどの程度の関係性があるか？を見ることで、鍵となる条件を見つけたり、過去の実績から未来を予想することが出来る。EXCELでは散布図を書かせて、式を表示することができる。

mizucat

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来場者の予測が難しいため、重回帰分析を用いてみたいと思った

mu3512

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事務ミスをする人の傾向に活用したいですが、何を説明係数にするかがとても重要だと思いました。

s___

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回帰分析自体、練習を重ねないと実務に活かすのは難しいと感じたので身近な物で練習したい。また、前提を揃えるというのは実務では意外と抜けてしまいがちなので注意する

veldora

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販売計画を算出するのに回帰分析は活用できるのでもう少し深堀したい。

kikurinrin

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イメージや過去の経験、カンコツでなく、
統計的なデータに基づき
前提条件を分けて単回帰、重回帰分析を行う事で
裏付けが出来、将来の予測に用いる事が出来る

ogawama

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今後、この様な資料に出くわしたときに考察するポイントを知り、参考になった。細かいところは覚えきれていないが、実践と振り返りで習得したい

vegam

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重回帰分析で関係性を見出すことは難しいと感じている。

h-rui-taka

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少し数式の説明が難しかった。製品と納入先の回帰分析を行ってみる。