応用編では「散布図と回帰式」と「重回帰分析」を解説する。2種類以上のデータの関係を調べる際の定番ツールであり、予測や原因分析などによく用いられている。Excelでも簡単に操作できる。
最近は気温も上がってきて、東洋の店長(オーナー)は生ビールの仕入れを増やしていこうと考えた。では、どのくらい増やせばいいのか。適切な在庫管理のために、データ分析によって、ビールの販売予測を立てることにした。
1. 売れ行きに影響するデータをそろえる
ビールの販売数に影響するのは何といっても気温だ。そこで、過去2年間の生ビールの販売数と平均気温のデータを調べて表にしてみた。
※日ごとのデータでは変動があまりに大きいので、月平均をとっている
上の表から、販売数と気温には関係がありそうな感じに見える。もっと視覚的に把握するために、散布図にしてみた。
2. 散布図を作る
散布図とは、2つの変数を横軸と縦軸にプロットしたグラフのことだ。
Excelでは「グラフに表示するエリア(平均気温と販売数)を選択→挿入→散布図を選択」の手順で操作する。以下のような散布図が完成する。
なるほど、平均気温が上がると販売数が増えていそうだ。しかし、これだけでは販売予測には役立たない。どのくらいの温度になれば、どのぐらい生ビールが売れるかを測るための目安が欲しい。そこで、回帰直線を表示してみることにした。
この記事は有料会員限定です。
東洋経済オンライン有料会員にご登録頂くと、週刊東洋経済のバックナンバーやオリジナル記事などが読み放題でご利用頂けます。
- 週刊東洋経済のバックナンバー(PDF版)約1,000冊が読み放題
- 東洋経済のオリジナル記事1,000本以上が読み放題
- おすすめ情報をメルマガでお届け
- 限定セミナーにご招待
無料会員登録はこちら
ログインはこちら