売上予測を重回帰分析で行う手法　1

売上予測の手法　その5　重回帰分析を使った売上予測　1

重回帰分析とは、多くのデータを元にして、特定のデータ系列を説明することができる一定の方程式です。

なので、重回帰分析を、立地分析・売上予測に応用する手法で、正確な売上予測ができるようになりました。

売上予測をするための方程式のことを、重回帰モデルと言います。

例えば、商圏人口とか商圏の質、TG規模や視界性評価、店舗面積、競合性評価などで、売上予測することができるようになります。

具体的には、商圏人口2万人で、TG規模が50、視界性評価が3のとき、それぞれに掛ける係数（A1～A3）さえわかっていれば

2×A1+50×A2+3×A3　というような計算をすることができます。これで、求まった数字が、予測売上（の理論値）というわけです。
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************重回帰分析に必要なデータは”統計てきめん2プレミア”で***************

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では、この係数（A1～A3）は、どうやって求めるのでしょう。

これは、MSエクセルなどに付随した「回帰分析」とか、いろいろなソフトウェアなどで自動的に計算することができます。

フリーのものでは、

https://goo.gl/aFsm5T

https://goo.gl/3qbL2S

などがあります。

ですから、手計算する必要はありません。

その代わり重回帰分析では、さまざまな説明変数を見つけなければなりません。

立地に関係すると（直感的に）思われるデータを見つけて来る必要があるということです。

とはいえ、何でもかんでもデータを見つければ良い。用意すれば良い。というものではありません。

確実に、目的変数（売上など）と関係がありそうなものを見つける必要があります。

この点に、重回帰分析で売上予測モデルを作れる人と、作れない人の違いが出てきます。

重回帰分析で、重回帰モデルを作れるようになるには、その利点も弱点も知ったうえで、データを見つけ出すことができる熟練が必要です。

通常、正しいトレーナーについた上で、この熟練には1年以上かかります。

売上予測モデル＝重回帰モデルがしっかりできれば、どのような多店舗展開企業も、立地に関しては盤石な出店を続けていけるでしょう。

重回帰モデルを用意するというのは、立地戦略の第一の要件です。