散布図 ~数字同士の関係性を勘に頼らず分析・判断する~

y-naomi

人事・労務・法務

外れ値は「例外」とするのではなく、重要な示唆が得られるかもと注目する事が大切だと知った。カンに頼らず原因―結果を考えるうえで有効な方法だと思う。

masa_0930

営業

散布図を営業活動で利用できる方法がわかり、勉強になった。

yoyo11

メディカル　関連職

この内容ならわかりやすい

chinkichi

メーカー技術・研究・開発

論理的思考のステップを踏んだ上で、散布図を作成することが大切だと思います。手段として散布図をなにげに使用していますが、そこに至るプロセスでの考察が活かされると思うからです。

hk_0321

メーカー技術・研究・開発

縦軸横軸のスケールの違いで、データが密集しているにも、分散しているにも見ることができる。客観的なデータ解析をするにはこのスケールの設定が非常に重要ではないかと思います。

shin1202

営業

これまで原因と結果をグラフで検討してみたことがなかったため、実際にグラフにして検討してみたい。

mysteryrose

コンサルタント

散布図を作るためには、複数サンプルがあることが前提なので、それを集めないことには始まらない。
どこで相関見つけるかわからないので、属性も多く取っておいた方がよいですね。

tadayuki631129

金融・不動産　関連職

Y軸のメモリの幅と、どの要素をX軸に設定するかが重要になってくるので、その要素の選択方法も学びたい。

naganuma_0962

人事・労務・法務

目盛りに関する示唆は勉強になった。

tarimo

販売・サービス・事務

原因と結果を実際にグラフ化して検証していきたい。

masakiii2020

経営・経営企画

相関関係を可視化するために散布図を用いるということですね

s0213

IT・WEB・エンジニア

散布図自体シンプルで、2つの変数に相関関係があるのかについても見た目で分かりやすく工数分析などで使えるかもと思いました(y軸工数：x軸機能数など)
x軸は何パターンか入れてみて様々な視点で見ると新たな気付きが出てくるかなと考えます。
また、外れ値や空白が意味する事を意識することで新たなアイデアや発見がありそうだと感じました。

kameco

販売・サービス・事務

散布図を作ることを考えたこともなかったが、自作することで、より読み込めると思った。

k_sim0504

メーカー技術・研究・開発

I have many time to use this approach.
I practice it!

wkiymbk

IT・WEB・エンジニア

2つの変数の関係性を見るためのグラフであるということを学びました。
私が所属する会社ではテストの品質管理に活用しています。

kzhr2358301

金融・不動産　関連職

あまり散布図を使ってきませんでしたが、外れ値から新しい気付きを見つけるために使用していこうと思いました。

yaski

営業

原因が横軸で、結果が縦軸という事を恥ずかしながら、はじめて知りました。

aizuboy

営業

業務で、活用します。

katsuragikeiba

経営・経営企画

業務で活用するためには、2つの変数の散らばりを意識することが大切だ。

bntx

メーカー技術・研究・開発

外れ値に着目することが新しい価値観を生むのだろう。金をかければ、品質が良くなると思いがちだが、金をかけずに品質が良くなった外れ値を見ていくのが必要

kei0415

経営・経営企画

横軸が原因、縦軸が結果。グラフ作成で、たまに間違ってることがあるなと気づきました。

hiro_yoshioka

メーカー技術・研究・開発

外れ値、空白、目盛りにも注目しよー
空白からも読み取れることがあるって新鮮！

chesswing

メーカー技術・研究・開発

以前学習した因果関係を考えるヒントにもなりそう。
相関関係≠因果関係にも注意したい。

gantetsu

営業

空白部分の読み取りは、今まで意識したことがあまりなかったため、良い気付きを得れた。

saito-yoshitaka

メーカー技術・研究・開発

外れ値の原因特定が結構難しいと感じます。

djmpajmpkm

営業

メモリ幅の解説も少しして欲しかった

yatian

人事・労務・法務

ビジュアルから実態を感覚で理解する、大事ですよね！

kaws

営業

提案書の分析において、散布図を活用しよりよい提案書作成を目指したい。

t-karasawa

資材・購買・物流

二つの変数がある場合には簡単に散布図を作成してみることで思いもよらない関係性を見出すことができる場合があるかもしれない。

nikebe

販売・サービス・事務

散布図の傾向をみるだけでなく、外れ値や空白部を分析することも大事だと知りました。

chocoemon

販売・サービス・事務

データ分析の手段として、散布図を利用していきたい

teruterubo-z

販売・サービス・事務

原因に対する関係の確認

bipapa

メーカー技術・研究・開発

ヒストグラムは１次元的に関係性を調べられますが、散布図は２つの変数の関係を可視化できるので、意外と日常的に使います。

to_kamiyama

マーケティング

空白部、外れ値にも留意することで販売に関して新たな気づきが得られる可能性がある

75475

メーカー技術・研究・開発

何かを解析する時に役立つ

kazz_isoo

メーカー技術・研究・開発

相関係数だけに気を取られていたが、図全体から示唆が得られることを知れて良かった。

gouda0922

経営・経営企画

改めて分布図の必要性を勉強した

wagu

金融・不動産　関連職

バラつき具合を直観的にわかる図表なのでよく使用します。

ym0725

営業

散布図により勘に頼らない関係性を見つけることは重要と思われました。迷ったときに使ってみます。

daisuke_shigeki

販売・サービス・事務

扱いやすそうな内容でした。

ozawataisei

資材・購買・物流

グラフを見て考える事を習慣化したいです。

s_t33

マーケティング

外れ値や空白部も無視せず考察することで、重要な示唆が得られる場合もある。

koike_123456

コンサルタント

2つの変数の要因分析を行う上で、有用と考えます。

a-fz

メーカー技術・研究・開発

2つの変数の関係を見るのに使用する

shinichi_f

営業

具体的な散布図の作成方法を説明できるようになった。

r-igarashi

IT・WEB・エンジニア

これまでの、相関分析、回帰分析、散布図の違いがよくわからない。

khshimizu

販売・サービス・事務

普段分析で、円グラフや折れ線グラフしか使わないのですが、分析したい内容によってグラフを使い分けれたら良いと感じました。

konkon_sk

金融・不動産　関連職

エクセルシートの作成方法が参考になった

mmkai

資材・購買・物流

相関分析と回帰分析の後にこの単元がくるのは何か意味があるのでしょうか、、？

j-ikejima

営業

業務上あまり使わない。

izuru333

その他

散布図を利用することで、関係性が分析し判断ができるということを再認識できた。

humiya

IT・WEB・エンジニア

業務内で散布図を使うケースがあるので学習した内容を参考にしたい

osushikanai

IT・WEB・エンジニア

設問4
選択肢2はデータの集め方次第ではと思います。そこのデータまだとってないから、または定義域の外だから？
選択肢3も操作によると思いますが、両変数で単位揃えてたら変わらないかと思います。

tsukudo

メーカー技術・研究・開発

外れ値や空白からも重要な示唆が読み取れることを理解した。

jnk_k

クリエイティブ

外れ値に注目することで現状打破できる可能性が広がることに気づけました。

kokana

販売・サービス・事務

グラフの見えかたに注意したい。外れ値だけではなく空白部分も意味がある。

takayuki48

資材・購買・物流

散布図は実際に使っていても解り易いグラフだと思う

10019528

メーカー技術・研究・開発

製品の使用回数と不具合のグラフを作成してみる

k-t_iftc

経理・財務

改めて復習できた。応用していきたい。

01011986

営業

売上に対して変数が多数ある場合に関係性を見つける・見極めるのに役立つと感じた。

reikou

IT・WEB・エンジニア

わかりやすかった　　。

waterman

営業

関係性を見るのに役立つグラフを勉強できた

ohtsuka

資材・購買・物流

グルーピングで分ける手法はありませんでしたので、是非活用します。

ichiraku

マーケティング

相関について理解できた

wakanas

マーケティング

散布図からの読み取り方、分析の考え方を改めて学べてよかった

chisa1007

営業

それぞれ解説して欲しいです

hata_yasuo

その他

一度見ただけではなかなか活用までしにくい

qadesh

メーカー技術・研究・開発

思ったよりも良い結果が出た場合、全体をプロットして、相関の範疇か、外れ値なのかを判断する。

shaku-0899

その他

外れ値や空白部からも、重要な示唆が得られるのだと知った。

rarapanko

販売・サービス・事務

散布図を利用して、2つの変数の関係性を分析し、施策に役立てたい。

hide1119

営業

相関関係を調べたい時に散布図を使う。
「2つの変数の関係」「グループ分け」「外れ値、空白からの示唆」について分析する必要あり。

y_hos

メーカー技術・研究・開発

散布図を見ると直感的に伝えることも可能なので、
説明の時にも非常に便利。

sasa-f

営業

売価と販売数量との関係

yujiyoshida1960

メーカー技術・研究・開発

まず散布図にして、関係性あるか、外れ値がないか確認すると大切。いきなり、相関係数を求めると判断を誤る

sknesh

金融・不動産　関連職

散布図、相関関係の大切さを頭では分かっていながら、実際の仕事の現場で使っていないことも多い。今はエクセルで簡単にグラフ化可能な時代であり、帰納法中心の考え方だけではく、グラフを見ながらの判断をより一層取り入れていきたい。

mon1

その他

空白が活用できるということが学びだった

sara777niko

メーカー技術・研究・開発

いろいろな変数の組み合わせで散布図を作成し、比較してもよい。グラフの目盛に気をつける。

knomu

その他

自分の理解が正しいのか、確かめになった

t_hirohata

経営・経営企画

得意先毎の販売構成比と採算の相関関係を確認する

tak_naka

その他

傾向を把握しやすいグラフなので、分析に役立てたい。

moe_o8o8

メーカー技術・研究・開発

商品の売り上げに影響を及ぼす要因や
ある原料の添加量と効果などで活用することで実施すべきことや最適な添加量がわかると思った

masa0819

営業

散布図の注意点は理解できた。

rie4395

営業

広告申込と新規顧客獲得の相関
ホームページ更新回数と閲覧回数の相関

kikuchi123

営業

外れ値と空白から読み取れるものを言語化

ganbarutaka

メーカー技術・研究・開発

データに相関があるかないかをまず見極める。

kaishiza

IT・WEB・エンジニア

空白部分にも傾向が隠されていることが理解できてよかったです。また、縦軸と横軸に何を置くと良いのかも理解できて、今後役に立ちそうです。

me-ku-

その他

価格と売上の関係性をみる。

kaneko-re

その他

原因を横軸、結果を縦軸とし、二つのデータの関係性を測ること、また、グラフのメモリによって、グラフの形が変化して、メモリ数によっては二つのデータの関係性が分かりづらくもなるということがわかったので、データの関係性がわかるようメモリ数などにも注意してグラフを作成しようと改めて思いました。

shin_pei

その他

相関関係から得る情報があるのでそこからが大切だと思います。

ism_ry

その他

ブランドイメージ向上に相関のある要素を見つけたい