「沢山のデータを使えば精度が高まる」は誤りです

なお、 余談ですが････
昨今ビッグデータという言葉が取り沙汰されるため、「沢山のデータを使えば精度が高まる」と思ってしまう人も多くいるようです。
しかし、これは、使い方を誤ると、まったく正反対の結果になります。

売上予測モデルを作るために使われる手法、「重回帰分析」は、統計学的な、ある性質があります。
それは、「用いる立地要因データの数が多ければ多いほど、『見せかけの精度』が上がっていく」というものです。
もう少し詳細に言いますと、分析する店舗のサンプル数に対し、その数マイナス１の要因の数があると、相関は「１．００」になるということです。
つまり、例えば３０店舗を分析する時、立地要因データを２９個採用してしまうと、 そのデータの内容がどんなにデタラメな数字であっても、統計上は「１００％当たるモデル」になってしまうのです。
「見せかけの精度」ばかり高くして、「ほら、精度高いモデルですよ」とうそぶく、そんなソフト屋やコンサルタントも多いようです。
２．予測担当者の問題

率直に申し上げますと、「売上予測ができない人にやらせている」ということです。
できるはずがない人に、無理やり押し付けて、結果的に当たらない、 というケースです。
こうして書くと何とも間抜けなようですが、実はこの思い違いは、多くのチェーンで起きています。
店舗開発と立地調査（売上予測）は、まったく別の業務なのです。
それなのに、そこのところを一緒くたにして、 店舗開発部員に、売上予測まで丸投げしてしまう、そういった経営者が後を絶ちません。

誤解を恐れず、極端なことを申し上げますが、「店舗開発部員に、売上予測はできません」
これが真実でございます。
能力的な問題ではなく、業務内容の問題です。
「飲食店に勤めています」という人でも、ホールしか担当したことがなかったら、 料理は作れなくても仕方ないですよね。同じです。
勿論、店舗開発部員でも、適切な売上予測の指導を受ければ、できるようにはなります。
ただ、現実的には、それすらもせず、「店舗開発なんだから売上予測もできるだろう」と、 押し付けているケースも少なくないようです。