最初から行き詰まるときは、考えるチャンス。重回帰分析の挑戦

売上予測

売上予測モデルを重回帰分析で作ろうとするとき、データがなければ作れない。

もちろん、「目的変数」となるべきデータ、売上や客数はすぐに揃うかもしれない。

しかし、問題は、「説明変数」である。

たいていの初心者は、この最初の段階で壁にぶつかってしまう。

もちろん、各店舗サンプル前で計測した通行量でもあれば、それを使うのだろうけれど、なかなか「通行量」がきちんと揃っていることは少ない。

データが穴だらけになってしまう。

では、まず、データというときに何が役立つか？

それは、商圏情報である。商圏分析ソフトから得られる各店舗の商圏情報、例えば人口や世帯数といった情報である。

ところが、ところがである。通行量は仕方ないにせよ、この商圏情報データをどんなにいっぱい揃えたとしても、ぜんぜん役に立たないということが往々にして起こる。

つまり、どの説明変数の項目も、ｔ値がひじょうに小さい。

単相関をとったとしても、どのデータも、0.1～0.2ほどしかない。

となると、もうお手上げである。

売上予測モデルを作るどころか、どうにもならない。

しかし、この最初から難関に出会う時こそ、分析者の真の実力が試される。

すぐに、ギブアップして、「分析できません」と敗北するのが良いか、立地と商圏をよ～く思い出し、変数を見つけていく忍耐を発揮するか、である。

午前中は無理でも、食事をとったあと、急にひらめくなんてことがある。

あなたの脳は、たとえあなたが意識的に考えていなくても、しっかりと、脳の奥深いところで考えているものだ。

だから、急に答えが出る。

そのくらい考えることが、説明変数を見つけるコツだ。

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