データ形成・整備・開発

株式会社ナビット（本社：東京都千代田区）は、令和3年10月27日（水）、全国約80,000件の情報をまとめた「地方自治体データベース」 のご提供を開始いたしました。 「地方自治体データベース」とは 全国に設置されている都道府県...

１．要因分析までの振り返り 前回掲載分では、売上に影響を与えている要因を探るため、以下のような事例で要因分析を行いました。 【事例/売上に影響を与えている要因】 渋谷エリア20店舗を統括するコンビニチェーンのマネージャー...

はじめに 末吉正成さんによる連載「ビジネスを成功に導くデータ活用術」。今回は急遽特別編として、テキストマイニングについてご解説いただきます。 現在、末吉さんによる『データサイエンスセミナー～テキストマイニングで実践する...

はじめに 前回は、単回帰分析を使って、2種類のデータ（説明変数は1種類）の関係を探りました。単回帰分析では目的変数（y）と説明変数（x）の関係を「y=a+bx」（a=切片、b=回帰係数）で表しました。今度は、目的変数（y）に影響を与...

序文 先月までは、データの関連性を相関係数で把握する手法を学びました。そこで、次に、相関がありそうな2変数のデータを「原因系」と「結果系」の関係でとらえ、それらの関係を「回帰直線」であらわします。その直線の式である「単回帰式：y=a...

序文 顧客満足度を探る手法の一つ、CSポートフォリオ分析を紹介します。ポイントは、・2軸でものごとをみる視点をもつことと、・複雑な手法＝得られるものがより多いということではないということを紹介していきます。 顧客満足度...

序文 CORREL関数ですぐ解を求める前に、一度、相関係数はどんな計算をもって関係の強さを測っているのか理解する。 相関係数の求め方：式の意味を理解する 前回、コンビニチェーンの平均気温とビールの出荷量のデータを...

序文 複数の変数の間に関係があるかどうかを数値的に表現する方法の一つに相関分析があります。関連性の強さを表す相関係数の求め方と使い方の注意点を紹介します。 相関係数の求め方 世の中には、「身長」と「体重」、「広告...