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感性を数値化せよ(売上予測を重回帰分析で行う手法7)
売上予測の手法 その5 重回帰分析を使った売上予測 7 感性と数値化
売上予測モデル(重回帰モデル)を作るために一番たいへん、でも大切なことは「残差分析」だと言いました。
でも、一つのコツをお教えしましょう。
それは、あなたの感性をじゅうぶん生かすことです。
残差が大きなプラスになっている店(サンプル)においては、「どんな立地が働いているから、プラスになるのだろう?」と考えたときに
あなたが、まず見なければならないものは
地図(そして写真)です。Googleが出している航空写真やストリートビューもたいへん役に立ちます。
地図をよくみていると、そのうち、「あれ?これはもしかして」という立地上の理由が見えてきます。
たとえば、「あれ?この店の裏に大きなマンションがあるなあ」と気づいたりします。それが、通常より高く多くの世帯を抱えているマンションなら、売上に対して大きな貢献をしている可能性があります。
そこで、たとえば、周辺で大型マンションがある場合は、3、ない場合は 1 とし、そのどちらにも分類できない場合は 2という数値を当てはめてみます。
これも、ちゃっちゃとデータ化します。数字になっていますが、この場合はまだ正確なデータである必要がありません。ザックリとした定義で良いのです。
私は、こうして作った変数を「感覚変数」または「感性変数」と呼んでいます。
そして、30サンプル(または全サンプル)すべてのデータを揃えます。
そして、重回帰分析を実行します。
仮に、この感性変数を入れたことで、変数のt値が高く、そして、修正済み相関係数が上がったとします。これであなたの感性が、少し支持されたことになります。
そこで、次に、データ化するための定義を少し厳しくして、同じことを繰り返してみます。
この段階でt値が下がってしまえばおしまい。
でも、t値がこれでも高い、または 1以上であるなら、しめたもの。
さらに、厳密に定義して作った変数を入れてみましょう。
さあ、うまく、数値化できたでしょうか?
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でも、一つのコツをお教えしましょう。
それは、あなたの感性をじゅうぶん生かすことです。
残差が大きなプラスになっている店(サンプル)においては、「どんな立地が働いているから、プラスになるのだろう?」と考えたときに
あなたが、まず見なければならないものは
地図(そして写真)です。Googleが出している航空写真やストリートビューもたいへん役に立ちます。
地図をよくみていると、そのうち、「あれ?これはもしかして」という立地上の理由が見えてきます。
たとえば、「あれ?この店の裏に大きなマンションがあるなあ」と気づいたりします。それが、通常より高く多くの世帯を抱えているマンションなら、売上に対して大きな貢献をしている可能性があります。
そこで、たとえば、周辺で大型マンションがある場合は、3、ない場合は 1 とし、そのどちらにも分類できない場合は 2という数値を当てはめてみます。
これも、ちゃっちゃとデータ化します。数字になっていますが、この場合はまだ正確なデータである必要がありません。ザックリとした定義で良いのです。
私は、こうして作った変数を「感覚変数」または「感性変数」と呼んでいます。
そして、30サンプル(または全サンプル)すべてのデータを揃えます。
そして、重回帰分析を実行します。
仮に、この感性変数を入れたことで、変数のt値が高く、そして、修正済み相関係数が上がったとします。これであなたの感性が、少し支持されたことになります。
そこで、次に、データ化するための定義を少し厳しくして、同じことを繰り返してみます。
この段階でt値が下がってしまえばおしまい。
でも、t値がこれでも高い、または 1以上であるなら、しめたもの。
さらに、厳密に定義して作った変数を入れてみましょう。
さあ、うまく、数値化できたでしょうか?