売上予測のための重回帰分析という計算 飲食店経営2013年FEB (前半)

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売上予測のための重回帰分析という計算 飲食店経営2013年FEB (前半)

売上予測,飲食店経営

2018/05/15 売上予測のための重回帰分析という計算 飲食店経営2013年FEB (前半)

 

いよいよ、今回から最も本格的な方法、重回帰分析(じゅうかいきぶんせき)による売上予測の方法についてお話ししていきます。

 

この方法は、まず既存店の立地を調査して、立地と売上についての関係式(これを「モデル」と呼びます)を作ります。この関係式に、必要な立地データを入力して、売上を予測するというものです。

 

では、順を追って説明していきます。

まず、関係式のことについて、知ってもらわなければなりません。

この関係式とは、Y=a×X1+b×X2+・・・ のように、多項式で表わされます。一般的には、Yは目的変数、X1X2・・は説明変数と言われますが、ここでは、Yには売上データ、X1X2・・には立地に関わるデータ、例えば、商圏人口とか、視界性評価等が入ります(図1)。

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a、bは、それぞれの立地データに掛ける係数というものです。この係数を求める計算のことを「重回帰分析」と言い、計算し出来上がった関係式を「売上予測モデル」と言います。

 

次に、知っておくべきことは、YX1、X2・・・に使うデータは、既存店の立地の数だけあるということです。30店の既存店をこの分析のために使う(30店をサンプルにする)のであれば、Yも30個、X1X2も30個用意することになります。

ちなみに、X1X2・・・と「・・・」が入っているのは、説明変数がいくつもあるということです。最低でも10個、最終的に使わない変数もありますから、その数は100個になることも珍しくありません。

すると、30店をサンプルにするというだけで、30×100=3000個ものデータを集める必要があります。

最初に、この分析をする人にとっては、途方もない量の数字を相手に計算しなければならず、たいへんだと思われるかもしれません。

 

しかし、あまり驚くまでのことはありません。

というのも、たとえどんなに大量のデータがあったとしても、計算して、答えの係数を出してくれるのはコンピュータであって、それは瞬時にやってくれます。

そして、いくら大量のデータでも、それらがあまり意味ないものであれば、そのほとんどがはじかれてしまいます(その意味は後述)。分析では、意味のあるデータを見つけ、使っていくことが重要なことです。

 

分析が、終了して、X1、X2・・・(各種立地のデータ)とY(売上)との関係がわかったとします。つまり、X1X2・・・それぞれの係数が計算されたとします(コンピュータが計算します)。

すると、今度は、売上予測を求めたい物件の立地のデータを調査してくれば良いのです。商圏人口が必要なら、その商圏人口を。視界性評価が必要なら視界性評価のデータを求め、その関係式のX1X2・・・に代入していきます。

すると。それぞれの係数がわかっているのですから、Yの値が立ちどころに計算できますね。

これが、予測売上になります。

 

さて、概略は以上ですが、ここからは、手順を追って説明します。

手順1 データ表を作成する (後半へ続く)
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