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。

nao_0710

経営・経営企画

外れ値と空白の分析が重要だと感じた

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。

s_wiliam

IT・WEB・エンジニア

散布図で外れ値や空白から何が読み取れるかを考察することは大事。
また、メモリ幅により受ける印象が異なるので、注意が必要

honest

営業

散布図の活用により、でーたの整理活用が可能になる

koji_takayanagi

営業

何となくを定量化して、グラフ化することで相関々係が見えてくるかもしれないと感じた。時間があるときにやってみようと思う。

yakinabe

営業

散布図の目盛幅について
情報操作に繋がる可能性があり、
注意が必要と感じました。

またX軸のある地点を境に
Y軸が変化する場面なども注視していきたいと思います。
外れ値や空白地帯など含めて総合的に判断が必要と感じました。

ga_kyoju

マーケティング

メルマガのCTRとCVRを散布図にプロットすれば関係性の示唆が得られそう。

散布図
相関分析
回帰分析
の順番ですすめていく

rena_y

専門職

作業時間と顧客満足度について、何か関係性があるか散布図を作ってみたいと思います。

hob

コンサルタント

散布図を利用することで、目視して確認でできるためわかりやすいと感じた。ただ作成するにあたって、データの集計の仕方に注意しないとわかりやすい散布図が作れいないと思いました。

ki--ma

その他

2つのデータの相関性を調べる際に利用出来そうです。

biwaking

営業

活動量と成果のグラフ等への活用

keetrv105

営業

今まで肌感覚でとらえていた事象を、定量的なデータで表せることが可能になるかと思います。

usakuma

マーケティング

相関分析で、意思決定の裏付けを取ることができるので、是非活用したいと思う。
エクセルでの入力を実際行うにあたり復習をしようと思う。

s-ribbon

販売・サービス・事務

散布図を書くことによりそこから様々なことが読み取ることができる。

takashi_okada

その他

散布図を活用し課題解決に努めます。

as1979

マーケティング

指標となる変数に着目して関係性があるを意識して業務にあたる。

stewnabe

その他

外れ値、空白部分の考察の必要性について知見を得られた

fujkura

その他

仮に健康に関する散布図を示した場合、外れ値や空白地を見落とすことは、重大な問題を置き去りにしたり、有効な解決策を見いだせる可能性もある。

ogawahidetoshi

経理・財務

財務データにより散布図を作成することで、関係性について分析することができ、気付きを得ることができる。

ku-min

マーケティング

分析の関係性を調べるのに使いやすい

rayoshii

IT・WEB・エンジニア

相関分析と同じく、２つの事象の関係性を調べる際に役立つので、売上の分析等に活用してみたい。

takuhash

マーケティング

年齢・年収レンジと売上の関係性はシンプルだが、販促のターゲティング戦略に活かせると思う。

kashi0703

営業

散布図、とても興味深かったです。
この図がある事で仮説が立てやすく、その仮説から分析・検証しやすいと感じた。
また「外れ値」にヒントがある事もなるほど！と思った。

cottoncoach

その他

散布図で関係性がわかり意思決定に役立つと感じました。

-m-u-

その他

相関関係のグラフの目盛り次第で見せ方が変えられることが分かった。自分のイメージを強調できるようになれそう。

sa-tsunoda

クリエイティブ

統計学の一つだが外れ値という概念は目から鱗だった

sachi1018

営業

2つの変数の関係性を見たいシーンは業務上多くすぐに活用できると思いました。

-yuka-

営業

業務内容において原因追究

yoshiaki-yamane

コンサルタント

目盛の幅の違いによって、散布図から受ける印象が異なるのは確かにそうだなと感じた。相関関係を調べることで一定解決できると思うが、どのように設定するのが良いのかはこれから勉強したいと思う。

geroppa

販売・サービス・事務

各商品の売上と原価率の関係を散布図で表したら、相関性が確認でき、適切な原価率目標値を設定できるのでは？と考えます

yua23

経理・財務

過去仕訳データを元に散布図を作成した場合、どのような分析が可能でしょうか。

masamunecat

専門職

相関分析でも同じ考え方があったが外れ値、空白も分析の材料として使えることは勉強になった。
ビジネス上、相関関係は重要だが、こういった点にビジネスチャンスやシーズが存在しているケースがあるので、大切にして行きたい。合わせて、根気よく関係性を見て行かなければ、この特異点にも気づけないため、手を動かし分析することを習慣づけていく努力をして行きたい。

kinutt

営業

マーケティングおける施策と結果との関係性を測るのに有効。またマーケティング施策交換におけるタターゲティング・ペルソナ作成のうえで、顧客属性と興味関心のある事、ニーズの関係性を測ることに活用できると感じました。

hirotake-k

経営・経営企画

各種施策、アクションの効果検証に活用し、次なるアクションへの費用対効果を高めていきたい。そのための事前の仮説と検証するための記録しておくべき項目をしっかり検討しておく必要がある。

roku0823

営業

散布図はデータ分析のベースになるので、どのような業務をするにしても読み方は身に着けておいて損はないと感じた。

mihota

人事・労務・法務

アンケート回答結果の相関をみる際の参考とする

3622rk

その他

施策の効果、因果関係を分析する。

ohno-s

営業

イベントなどするうえで結果と照らし合わせて分析することは必要なことだと感じました。

niwawa

人事・労務・法務

何かデータを見える化したい時に活用できる。

hisa_imanishi

その他

物事の事例などを比較するときに活用できる。
生産の中で比較することは多いので活用してより良い生産活動に繋げていきたい。

ftfr

営業

理論は分かる。実際使ってみるともっと分かるのだろう

kazu_yuki

専門職

データを扱う際に、グラフから新たな発見を得るために活用していきたい。

az_kawai

マーケティング

散布図が有効に使えるほどのデータ数を集めることが中々難しい。

beautiful

営業

理解できた次のステップも頑張る

_inutabetai

営業

図や数字抵抗感があるが一つ一つ理解しビジネスや日常生活に落とし込みたいと考えた。
何度も繰り返し再視聴したい。

tsubamoto_

営業

散布図の重要性を認識しつつ、データーを分析する能力を身に付けたい。
そのためには何種類かのデーターを見ながら経験を積んでいきたい。

hirokazu-makita

その他

散布図を使ってリソースをかける価値があるかどうかを分析してから実行に移ることでムダなリソースをかけることが少なくなる

yuta88888

マーケティング

外れ値、空白領域から示唆を得るという視点を持ちたいと思いました。

takeko3

営業

点の相関性や外れ値、空白部分など、よく見ると様々情報を得ることが出来る分析が分かりやすく、今後の業務にも活かせると感じた。

ayuegawa

メディカル　関連職

外れ値の分析が有効であるケースについて考えていなかったので、売り上げと広告費の例はよかった

hiro_from202303

営業

業務上で分析・立案する際に、散布図で相関があるか否かを確認するために活用できます

t-rou

マーケティング

各ユーザーごとの購入率の差や売上の差を見る機会があるため、散布図を作成して相関性を見る機会にしようしたい

okayu-kun

営業

売上分析に活用してみようと思います。

mhirasawa

マーケティング

散布図から重要な示唆を得られることを学びました。外れ値や空白の発見、要因分析も重要ですね。
得意先別の利益実績と経費の関係などに活用できそうです。

tktk_yk

営業

概ね知っている概念だった。
余白にも示唆があると言う視点は活かしてみたい。

skkzn

営業

データの分析を業務でよく行いますが、データのない部分（散布図でプロットされない部分）に着目する、というのは盲点でした。そこも注意しながら分析してみます。

toshi-imura

営業

2つの変数を見つける、着眼点が必要なものだと思う。相関が理解できても因果関係迄到達できなければもったいない。

sugisawa

IT・WEB・エンジニア

散布図を理解できたのでよかった