売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その6  日本分類14地域

売上予測 30年の実績

048-711-7195

107-0062 東京都港区南青山2-2-15-942

月~金 9:00~18:00

lv_r

売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その6  日本分類14地域

売上予測

2018/04/11 売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その6  日本分類14地域

売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その6 日本分類14地域

 

全国を網羅するには、売上予測モデル(重回帰モデル)は最少いくつ作ったら良いだろう?

この問いに答えるには、日本の地域は、その特徴、自然環境、社会環境、交通網や文化など多くの要因を調べ、そうした要因が近いもの同士で括るという分析をする必要がある。

こういった分析をする統計解析ソフトウェアは、いくつもあるが、弊社がおすすめのエクセル用アドインソフトは、ずばり「エクセル統計」である。

 

弊社でエクセル統計を用いて行った分析結果は、「14」である。
日本は、その地域性の類似によって14分類することができる。
それぞれに所属する都道府県を表示しよう。cはクラスター(塊り)を表す。

 

c-1 北海道・青森県・岩手県・秋田県 いわゆる東北4道県である。

c-2 宮城県・山形県・福島県・長野県 東北と長野が似ているとは意外なようだが、そうなのだ。

c-3 茨城県・栃木県・静岡県・三重県・滋賀県・広島県  いずれも都会にやや近い県

c-4 群馬県・岡山県・香川県

c-5 埼玉県・千葉県・愛知県・京都府・兵庫県・福岡県 いずれも広域都市を持っている。

c-6 東京都 これだけで一つ。どことも似てない。

c-7 神奈川県・大阪府

c-8 新潟県・鳥取県・長崎県

c-9 富山県・福井県・石川県 昔、「越前」とか呼ばれた地域だ。

c-10 山梨県・岐阜県・山口県・徳島県・愛媛県・佐賀県・熊本県・大分県 このグループがもっとも広い

c-11 奈良県・和歌山県

c-12 島根県・高知県

c-13 宮崎県・鹿児島県

c-14 沖縄県 これだけで一つ。どことも似てない。

 

以上の14分類で、売上予測モデルを作れば完璧ということだ。

もちろん、業態がまったく異なる場合は、その分余計に必要になる。

nihon14bunrui

「エクセルの活用法」の関連記事
●売上予測のフォーマット(売上予測を重回帰分析で行う手法14)
●エクセルを活用しよう 1(売上予測を重回帰分析で行う手法16)
●エクセルを活用しよう 2(売上予測を重回帰分析で行う手法17)
●売上予測をエクセルで実現する (売上予測を重回帰分析で行う手法20) 
●売上予測はエクセルの関数を使ってもできることはできる。
●高精度/売上予測モデルはエクセルで分析したら、エクセルで運用した方が良い2つの理由。
●エクセルで用いる角度の単位は「度」ではない。売上予測の基礎の基礎(3)
●エクセルの関数で描ける”減衰曲線”が売上予測に役立つ。売上予測の基礎の基礎(4)
●売上予測に役立つエクセルで表す「成長曲線」の関数 売上予測の基礎の基礎(5)
●エクセルで最も重要な関数は「IF」と「VLOOKUP」だ。売上予測の基礎の基礎(6)
●VLOOKUP関数は、エクセル最強の武器だ。売上予測の基礎の基礎(7)
●VLOOKUP関数(エクセル)の兄弟、HLOOKUP関数も使えるとなお良い。売上予測の基礎の基礎(8)
●VLOOKUP関数によく似た便利なエクセルの関数、INDEXに注意せよ。売上予測の基礎の基礎(9)
●エクセルの関数、SUMPRODUCT関数も売上予測に役立つ 売上予測の基礎の基礎(10)
●エクセルの数字や関数は、数値と文字(文字列)の2種類ある。売上予測の基礎の基礎(11)
●エクセルの文字列関数で、地点座標を変換する 売上予測の基礎の基礎(13)前半
●エクセルの文字列関数で、地点座標を変換する 売上予測の基礎の基礎(13)後半
●変数が多くなり、エクセルの重回帰分析が嫌いにならない内に行動すべし
●売上予測モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その1
●売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その2
●売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その3
●売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その4
●売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その5有限会社ソルブ

電話番号:048-711-7195
住所 〒338-0002
埼玉県さいたま市中央区下落合四丁目17番18号

TOP