売上予測をエクセルで極める その85 重回帰分析

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売上予測をエクセルで極める その85 重回帰分析

売上予測

2019/01/11 売上予測をエクセルで極める その85 重回帰分析

売上予測をエクセルで極める その85 重回帰分析

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、X1、X2・・は説明変数と言われますが、ここでは、Yには売上データ、X1、X2・・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。この係数を求める作業のことを「重回帰分析」と言い、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、YやX1、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、X1やX2も30個用意することになります。
ちなみに、X1、X2・・・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。

 

 

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私は、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。

 

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