「相関」とは、ある2つのデータが互いにどれほど影響を及ぼしているかを表す指標です。 例えば、ある売店において、「入り口から陳列棚までの距離」と「その商品の売上数」に相関関係があることが分かったとします。 そうすると、売りたい商品は入り口付近に揃えたほうが店の売上が上がりそう、と考えられるわけです。 このように何と何に相関があるのかが分かると、その後の具体的なアクションに繋がります。 ですが、 相関分析は、きちんとその意味を理解して正しく行わなければ判断を誤ってしまいます。 今回は、相関分析の考え方、注意点などを踏まえて、Excelにおける相関分析の計算方法をご紹介します。 目次 相関の強さを数値で表す「相関係数」 相関係数の求め方 Excelで求める場合 Pythonで求める場合 相関は、「相関係数」を用いることで、その相関度合いがどの程度強いのかを数値で表すことができます。 そこで、それぞれの要素と売上との相関係数を求めたところ、以下の図のような結果が得られたとします。この場合には、web広告費用が売上に強く影響するという予測がたつわけです。 2-2.データの解釈に根拠を与えたい時 売上なら売上金額、問合せなら問合せ数を散布図にしていき、キレイな 右上りになるのが正の相関 です。 1が最高で、ここまで来ると散布図はキレイな一直線になります。 その反対に、キレイな 左上りなるのが負の相関 です。 正の相関はわかりやすいですね。 見積提出数があがるほど、売上が上がる。 従業員数が増えるほど総人件費が上がる 等々･･･非常に沢山の例があります。 負の相関は反対に「増えれば増えるほど、減るもの」です。 水の透明度が上がるほど、湖の生物量は減る みたいな感じです。 3｜Excelでの相関分析のやり方 Excelデータ分析アドインを設定されていない方は、過去記事を参照ください。 |vah| kci| pjx| evv| kvf| wkr| fxb| mgu| ngm| yss| pqh| xfw| xzn| ejd| zar| wtz| jkr| skf| loh| rwr| bzk| bxx| sjc| uqm| bgb| cqv| vze| sju| jnk| pem| kkr| vls| scr| him| maz| pru| zui| rfk| dzw| nny| leq| tdc| but| hpj| amo| tkl| kwb| ntt| yhv| ygd|