相関分析 ~データの関係性を理解する分析手法~
相関分析とは二次元の図表に2つの軸をとり各要素の関連性を見る分析手法です。 物事の因果関係を見たり、物事に影響を与える重要な要素を見極めるヒントを得ることができます。 ※2018年4月、一部内容をリニューアルいたしました。 相関分析【旧版】でコースを修了している場合でも、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
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・意思決定能力を高めたい方
・数字を使って人を説得したい方
・数字による分析能力を高めたい方
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。
前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。
後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。
物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。
※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。
「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。
・ビジネス定量分析(前編)
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653
※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。
旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。
旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
鈴木 健一 グロービス経営大学院 教員
東京大学大学院工学系研究科修了、米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了。
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
cf_202104
資材・購買・物流
最後の人生は比較することを勧めない、という言葉が印象に残りそれまでの講義が飛んでいきました。
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roro_1
その他
業務に活用ができそうだが、何度か見直さないと本当に理解が出来たとは思えない。
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komekome_111
メーカー技術・研究・開発
ウォーターフォールチャートに関しては、始めて有用性を理解できたので、今後の仕事の場で利用したいと感じた。
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yuu2111
資材・購買・物流
分析とは比較である。
人生を分析してはならない。
名言と思いました(笑)
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globis1201
経営・経営企画
最後のテストのレベルが低い。
あれなら動画を見ることなく満点とれる。
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tadayuki631129
金融・不動産 関連職
グラフの使い方、モデル化については十分に理解していないところがあるので、実務に落として活用し理解を深めたい。
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ishida_m
IT・WEB・エンジニア
グラフの使い方など日常業務で使えるポイントがたくさんあったので使っていきたいと思いました。
また、日常から数字への意識していなければ、分析できないので日頃から色々な数字の関係性を考えておくことが重要だと思いました。
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yuki_0719
マーケティング
相関整数を使った回帰分析によって、売上に対して行う各種施策の何が最も効果があるかを過去のデータをベースにして推測し、効果的の費用や人資源の投入につなげることができる。また、標準偏差を利用することで自社商品のユーザーがカバーするターゲット層を定量的に捉え、効果的なコミニケーションに活用できる。
7
test_
メーカー技術・研究・開発
本当に重要なことは本質をつかむこと、ということを再認識しました。データ分析はその本質を如何に見つけるか、如何に他人にわかるように示すか、というツールであり、目的をちゃんと見定めて、進めていくことが重要だと思いました。。
7
hiro_yoshioka
メーカー技術・研究・開発
・相関関係≒因果関係に注意しよう
・決定係数はR2相関係数はR
・回帰分析は、ディープラーニングにもつながっている
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otobe711
その他
定量分析について、分析の本質は比較であることをベースとして、
プロセス×視点×アプローチ
にわけて整理いただき、全体の構成がわかりやすくなりました。
プロセス=仮設思考のプロセスとして
0 目的(問い)を立てる
1 問いに対して仮説を立てる
2 データ収集する
3 分析により仮設を検証する。
視点
1、インパクト、2、ギャップ、3.トレンド、
4、ばらつき、5、パターン
アプローチ
1.グラフ化 一般項目(ギャップ)、時系列(トレンド)、
構成/分析(ちらばり)、相関(パターン)
2.数字 代表値(単純平均、加重平均、幾何平均、中央値)
散らばり(標準偏差)
3.数式 回帰分析、モデル化
特に、実践的なアプローチについて簡潔に整理され、日々の業務での使い方が具体的にイメージできるようになりました。
5
hiraki1098
営業
私は、今までデータが示す値だけを用いて分析しておりましたが、データが意味する本質の部分まで深堀して分析できておりませんでした。練習問題で間違いばかりで驚きましたが、仕事にも反映させられそうで有意義なコンテンツでした。
5
take_ka
マーケティング
ビジネスは比較しても、人生は比較してはならない。心に響きました。
5
shin_shin88
経営・経営企画
基本的な内容であったが、改めて見るといい復習になった。自身の中で感覚的に行っている分析もあったため、頭が整理された。分析に行き詰った時には見直したい。
3
jun3338
金融・不動産 関連職
分析の本質は比較であることは理解した。
しかし、それ以降については、あまり分かった気にならずに理解を深めることが重要だと感じた。
理解を深めるには実務に落とし込んで初めて身につくと思うので、日頃から分析を念頭に置くことが求められる。
3
kazuyuki0703
メーカー技術・研究・開発
フェルミ推定の仮説はベースとなる知識が必要ですが、興味深かったです。
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amaetsu
営業
【プロセス】
目的(問い)を押さえる→問いに対する仮説を立てる→データを収集する→分析により仮説(ストーリー)を検証する
【視点】
インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン
【アプローチ】
グラフ、数字、数式
上記を意識すること。
2
chesswing
メーカー技術・研究・開発
物事同士の相関を見る時に、これまでは目の前の数字に飛びつきがちで、一つの相関が見つけられたらヨシとしていた。
モデル化や、仮説を持った上で相関関係を見ることでより本質的な発見ができると思った。
2
momen
営業
業務上よくみるものが多かったが、あまり深く考えてみていなかったので、新たな視点が得られた。
1
ondamikio
営業
色々なパターンでどの統計を使ってわかりやすく統計結果を出す事がわかった。
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kzhr2358301
金融・不動産 関連職
数字に集約するところの代表値、散らばりについての考え方を使っていこうと思いました。また、視覚的に有効なグラフについて何を比較するかで有効なものはどれか学ぶことができ、これから適したグラフで分析していきたく思います。
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nabe_0625
営業
業務上では顧客分析や自身の営業活動の分析にも役立てると感じるが、
実践的に使っていかないと中々、身につかないものであるとも感じました。
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himawarin
専門職
業務に活用したいと思うが、見直してもなかなかか実践的に活用するのは難しそうである。
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t-karasawa
資材・購買・物流
自分の業務に関するデータは回帰分析をするほどデータ数が無いが数値化、グラフ化して傾向を分析してみようと思う。
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shin0409
経理・財務
データ分析には比較が重要。自分の伝えたいメッセージにあわせて、比較対象やグラフを選ぶことが必要
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nfml
営業
ロジカルに何事も説明できる。
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aki_4442
営業
説明の目的に合致したグラフを用いる。
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jumbo_tanuki
その他
回帰分析って名前は聞いたことがあるけど、、、というレベルでしたが初めて概要を知るいい機会となりました。活用できそう、と思わせてくれる良い説明でした。
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iwa-mas
営業
実践で経験を積むのみ
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kazu1kick
営業
標準偏差や回帰分析など、これまで聞いたことはあるが仕事に活かすシチュエーションが無かったので勉強になりました。
ただ、実際に自分自身が今後活用できるかどうかというのは正直なところ自信がないです。
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bipapa
メーカー技術・研究・開発
なんとなく分析していたが、きちんと分析やモデル化などを実施し、もっと仕事に活用したいと思います。
相関と因果を混同しそうになりましたが、その違いも学ぶことが出来ました。
最後の「人生を比較してはならない」、ここで言いますか?と笑ってしまいましたが、腹落ちしました。
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kaki_077
メーカー技術・研究・開発
単純に差分を見せるだけでなく、ウォーターフォールチャートでみせれば、伝えることのできる情報量が増え、差分の結果を見せることとの差別化ができて良いと思いました。
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wkiymbk
IT・WEB・エンジニア
分析のアプローチを学ぶことができました。「グラフ化への3つのステップ:1 仮説は?メッセージは?/2 比較対象は何?/3 どのグラフを使うか?」を月次報告書に活用します。
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saito-yoshitaka
メーカー技術・研究・開発
モデル化を考える事で物事を色々な切り口で見る事が出来ると感じました。
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taneyasu
IT・WEB・エンジニア
小売り、製造業などBtoCの世界では大いに役に立つと思う。BtoBであっても、製品種類が多岐にわたり顧客数も多い場合は、有効だろう。一方で、こういった分析があまり向かない業態もあると思う。使い分けが大事。
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takases
メーカー技術・研究・開発
分析とは比較だという、前半の言葉を再認識して分析をしたいと思う。検討以外の比較や分析を行わないよう、そもそもの目的を頭に入れた上で、どのように見せていけばよいか、考えながら実行したいと思う。
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shimada_1
マーケティング
分析に関しては基本的な内容ではあるが、大切なこと。シーンごとに使うものはことなるが、適切な分析をしていく必要がある。
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tomo2050
人事・労務・法務
分析の視点や知識が足りていないと認識できた。
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hiropton
資材・購買・物流
業務に生かすには復習が必要ですね。
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cp500592
営業
平均値の求め方に様々なバリエーションがある事に驚きました。
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morimotoa
営業
グラフは言語である。何を伝えるか。モデル化。仮説、検証。
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toshinori-2020
販売・サービス・事務
分析の基本だということが改めて理解出来ました。
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yamazaki-fumito
営業
分析の視点が適切でないと相手に伝わらない可能性がある。
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kasajima_k
IT・WEB・エンジニア
大学時代に学んだことを復習できた、疑似相関には気を付けつつ因果関係を見極めていきたい
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e-kabu2
資材・購買・物流
見えるか 在庫管理などに応用ができそうです
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mizobe_hideaki
IT・WEB・エンジニア
グラフごとの特性を理解したうえで仮説検証においては適切な手段を使うことが必要と認識。分布・中央値の考え方は参考になった。
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e-yanaoka
メーカー技術・研究・開発
今まで、漠然と使っていたグラフが、目的と合っていたことを理解した。
出来るだけ、分かり易い説明をするにはグラフの使用が重要であり、今後も継続したい。
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k_rumba
金融・不動産 関連職
グラフ、数字、数式を使った比較について、具体的で非常に参考になる内容だった。
日ごろから分析業務は行っているので、その中で活用していきたい。
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msyk_6612
営業
定量分析について、比較が基本。仮説思考→視点→アプローチの項目が重要。
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umezawa3
その他
データを可視化できる。
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kd109
営業
富士通女子ゴルフ、最終日中止が残念
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marty_mw
クリエイティブ
正直言って数字や数式にこれまで苦手意識があったが、今回の講義で重要度を認識できた。簡単な数式なら活用できそうなので、分析における比較を取り組もうと思う。
また、算出結果の数字をグラフ化することはこれまでも多く行ってきたが、何を目的にグラフ化するかを今一度整理してから取り組もうと思った。
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hinsyou5
販売・サービス・事務
商品について問い合わせが多い内容を、時間軸にみて関心のトレンド分析したり、顧客をカテゴリーで分けて重要視される項目を視覚的に分かりやすくしたい。標準化した回答を事前に準備でき迅速に対応できる。
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nao-39
経理・財務
分析は比較と考えることで、どういうアプローチで考えるべきかがわかった。また、グラフの使い方によって、仮説に沿った主張できるかができるかが異なる点は理解して、活用したい。
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kenny_04
マーケティング
もう少し理解度を深め、業務へ活用したいと思います。
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kona007
営業
goodでした。これからも回帰分析を読み解きビジネスに活かします
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yasu-342
営業
データを使ってメッセージを伝えたい場合、円グラフを使うことを学びました。
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inagaki-y500010
専門職
この定量分析の講義は短くまとまっていて
今後使えそう。もう一度メモを取りながら見ることにする。
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t-takahas
IT・WEB・エンジニア
いろいろな分析手法を学べたが実務活用するにはもう少し深く学ぶ必要がありそうと感じた。
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yutaro_7
資材・購買・物流
頭の整理になった
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enishim
人事・労務・法務
業務においてイベントを企画することが多いが、求める成果の実現のために、まず仮説を立てて、データを収集し、分析検証をすることの重要性が理解できました。
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m-take_73
その他
日頃の業務ではあまり分析をしていないと感じていたがモデル化や回帰分析など、なんとなく使っていることに気が付いた。根拠を持つことも大切と思いました。
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1976hiro
営業
分析と比較が重要ですね。
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a038256
経営・経営企画
数学は苦手教科でしたが、定量分析の概念が方法を知ることができて良かったと思います。
今は、エクセルや数式ですぐに計算ができるので、今後、業務にも上手に活用できればと思いました。
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a_matuo
メーカー技術・研究・開発
グラフでの説明は良く考えることの一つです。
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koki-s
メーカー技術・研究・開発
データに対してどの分析を行うべきかかが分かりやすいと感じた。
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seiya_n
経理・財務
分析は比較である、という基本を忘れて分析手法の活用だけに走って目的を忘れることも多々あるので、原点回帰の意味でも良い講座だったと思う
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omtshg
経営・経営企画
普段から分析業務でグラフ、図、数式を使用しているが、改めて何をテーマにしたいのかに立ち返ることが大事であることを再認識した。
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jun2023
コンサルタント
網羅的にわかりやすく説明いただきました。
仮説自体の立て方
モデルの作り方
といったところも更に深堀して学びたいと思いました。
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yamani-
専門職
比較するためのモデル化やグラフ化など、勉強になった
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n_s_e_k_i
メーカー技術・研究・開発
普段の業務でも重回帰分析などのデータを使った分析は良くするので、その際に活用できると思います。
基礎的な復習はできたので、書籍などでもう少し知識習得を行い、普段のデータ分析業務のレベルUPをしていきたいと思いました。
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hirofujita
販売・サービス・事務
日常の業務において分析が重要だと感じたが、何度か見返さないと理解が出来ない。進んで分析し今後に活かしていきたい。
0
hiroyuki-333
金融・不動産 関連職
仕事でもデータを解析する事が多くなりました。
冒頭の仮説を立てる事が大事だと説いた事について共感しました。仮説が間違っている事が判明したら、また次の仮説を立てる事で真実に辿り着きます。
何をどうすれば良いか、常に考えながら仮説を立てデータで、証明する事が大事だと思いました。
0
regulus88
経営・経営企画
すでに学んだ手法は業務で活用しているが、モデル化・方程式化をより活用することで、抜けもれなく、核心に迫る分析ができると思った。上位者への説明においても説得力が増す。
0
yonghoon_kim
専門職
定量分析についてよく理解できました
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hiroshi00328
営業
分析の本質は、比較である との言葉がとても印象に残った。
0
tadashiokamoto
専門職
わかりやすかったです
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yuuki_kondou
経営・経営企画
定量分析をどの様に活用するか、表現の仕方が分かり易く理解できた。
アプローチについても「分析は比較」プロセス、視点を正しく導きだして表現に繋げたいと思います。
0
haruka83
IT・WEB・エンジニア
理解できました。実際の業務に落とし込むことでより理解を深めることが出来ればと思います。
0
appleorange
その他
企業の倒産確率の算出の際に使用しており、特に統計学の知識は与信管理面だけでなく、新しいファイナンス取引にも応用できる場合あり、実際に取組んでいる事例もある。
0
kiku_dai
経営・経営企画
数式化(回帰分析)を使いこなすイメージが湧きません
0
so-ichi
営業
モデル化の手法は、身近な分析でも使えるとは思うが、様々な知識が必要だと思われるので積み重ねていきたい。
0
hamana
IT・WEB・エンジニア
実際に起きている事象について、変数を考え、相関関係を割り出すことによって、感だけでなく裏付け情報として活用ができる。
0
taninotani
営業
難しかったです
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t_yaegashi
営業
提案する施策の実効性を説明しやすくなる。
0
kunieda_a
コンサルタント
業務の中でグラフを使って説明することをあまり行っていなかった理由が、どのグラフを使えばよいのか分からなかったからだなと気づくことができ、適切な分析のアウトプット方法を学ぶことができた。
0
champoo
建設・土木 関連職
散布図による分析は活用できれば分析に役立つと思うが、やはりExcelでの使用が前提となっており、日常的に利用する機会はないように思える。
繰り返し受講してもう少し理解を深めたい
0
haruka0705
販売・サービス・事務
様々な分析方法を学ぶことができました。
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lavener
専門職
データ分析をする事で仮説を検証し、ビジネスモデルの改良に役立つ
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t_miyata
建設・土木 関連職
グラフ化することが大切
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y-kmt
メーカー技術・研究・開発
定量分析において、適した方法をもちいて行いたい。
0
yasuoo
営業
プレゼンの活用
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t008056
専門職
何度か見直さないと本当に理解が出来たとは思えない。
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yumex1226
IT・WEB・エンジニア
自分には難しすぎました 数学からやりなおしたいです また数学でなくエクセルでできるならエクセルでの出し方を改めて学びたいと思いました
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huyentrang
営業
グラフ作成することで、具体的に分かりやすくなると思います。
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amayonohoshi
マーケティング
分析とは比較である。
大量の数値を比較するのではなく、仮説をたて、その仮説を支えるための根拠を分析するようにすることで作業時間を大幅に削減できる。
次は何を説明するかでどのような表現がいいのか、説得力のある見せ方、根拠を示すことで意思決定を進めていきたい。
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hk55555
マーケティング
適切な分析手法を当てはめて行うことが大事であると、改めて感じた。
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o_toshi
その他
以外に知ってそうで知らない内容もあった。
分析のために、分析をするのではなく
アクションにつなげるための分析と再認識した。
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kazusshi
販売・サービス・事務
モデル化の手法で様々な施策検討に有効であると理解しました。
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naonori_suzuki
人事・労務・法務
定量分析の手法を改めて棚卸しできた
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