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多変量解析は現代のトレジャーハント!

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なんだか多変量解析って響きが難しそう…

皆さん、多変量解析って聞いたことありますか?
多変量解析を身につけると数字の羅列でしかなかった大量のデータが宝の山になる魔法の呪文…
なのですが、なんだか難しそうな字面ですよね…。
実際調べてみると難しい数式が出てきたりして、ちょっと敬遠…みたいなこともあるのでは
ないでしょうか?(数式が苦手な私は脳がシャットダウンします。)
しかしこの現代、大情報化社会。Webサイト運営など日々大量のデータが蓄積されて行きます。
そんなデータを何もせず放っておくのはもったいない!
データの山から真に価値がある財宝を見つけるための必須アイテム、それが多変量解析なのです。
あなたも多変量解析でトレジャーハント、してみませんか?

そもそも多変量解析って?

多変量解析は様々な分析方法で、大量のデータから仮説に基づいて関連性を明確にし、
相関関係を導きだしたり、結果を予測したりする手法のことです。
例えば、Webサイトでのコンバーションの増減に対して様々な原因と結果が存在します。
「この前実装したボタンのデザインがよかった」「経済の状況が大きく変わったのが影響している」
など、増減につながった「原因」と考えられるものが本当に影響しているのか、
実は全く別のものが影響しているのか、そういった判断の指標にすることができます。
このように、多変量解析は関係するものが多く複雑な問題を解決するために使用できます。
多変量解析の手法の中にはエクセルを用いて解析できる手法もあり、
「目的」と「解釈」が理解できていれば高度な数学の知識がなくとも解析できます。
よって、「多変量解析で何ができるのか」「どのような目的の場合にどの手法が適切なのか」
「分析結果のデータをどう解釈するか」といったことが、より重要になります。
–ほかにもこんなことが多変量解析で出来る!–

  • 既存店舗の売上、顧客層、地域などのデータから別地域に新規店舗展開をした際の将来的な売上予測。
  • 商品と商品の相互関係から商品陳列の変更を検討する。
  • 身長、体重、血圧などのデータから「病気の有無、罹患する確率」を予測する。etc…

多変量解析のキホン

多変量解析を行うにあたり、「データ」と「目的」によって分析手法は決まります。
〇多変量解析で扱う4つのデータ
・量的データ … 数値で表すことができるデータ
→間隔尺度 … 値の大小関係があり、値の差を比べることができるが比率には意味がないデータ
(例)「テストの点数」「年齢」「西暦」など
→比例尺度 … 値の大小関係があり、値の差を比べることができ、比率にも意味があるデータ
(例)「身長」「お金」「距離」など
・質的データ … 数値で表せないデータ
→名義尺度 … 単なるデータの区別、分類のためのデータ
(例)「性別」「住所」「血液型」など
→順序尺度 … 順序はあるが、その間隔は等しいと限らないデータ
(例)「順位(1位、2位…)」「兄弟姉妹(長男、次男…)」

〇多変量解析の目的2つ
・予測 … 将来の出来事をデータから解析し、予測する
(例)現状と過去の売上・顧客数・顧客単価から将来の売上高や顧客数予想などを予測する
・要約 … 複数の別々のデータをまとめ、ある要素にまとめて解析、結果の解釈を得る
(例)顧客の年齢や心理、市場の特性などをわかりやすくまとめデータの傾向から解釈する
以上の要素から適した分析手法を使って早速多変量解析しましょう!
…というわけにはいきません。
解析に移る前にいくつか順序があります。
多変量解析は多数の要素から相互関係を分析できますが、そのままのデータを丸々使用して解析するのは難しく、正しい結果が得られません。
そこで、先に、データの構造を理解し、データの正確性を高めた上で多変量解析を行うことがデータトレジャーハントの成功の秘訣です。(ただし、不要だと思ったデータがダイヤの原石だったりするので慎重に…)
〇多変量解析の手順
1.データ収集 … 解析対象のデータを収集、何を使うべきか選定。その際、不明瞭なデータはあらかじめ取り除くなど、データクリーニングも行う。
2.単変量解析(1変量解析) … 一つのデータのみを解析する。異常値や明らかに正常とは言えないデータ(外れ値)の除去を行い、解析対象データをきれいにする。
(検定方法例)クラスター分析、ヒストグラム、箱ひげ図など
3.2変量解析 … 異なる2項目のデータについて解析を行う。散布図によってさらに外れ値を探す、2つのデータの関連性を数値化する。
(検定方法例)相関係数の計算、散布図、クロス集計表など
4.多変量解析!!

主な手法と目的

準備を終えたら実際に解析にかけていきます。
ただ、一口に多変量解析といっても単純なものからとても複雑なものまで様々な手法が存在します。
そこでこのコラムでは、代表的な解析手法をご紹介します!
〇データを予測する
・重回帰分析
データ:量的データ 目的:結果に関連する要因から将来の予測を行う
ある結果の説明をする際に、関連する複数の要因でどんな要因がどの程度
結果を左右しているのかを数値化して関係を表し、それを元に将来の予測を行う統計手法。
応用範囲が広く、柔軟に様々なデータに対応出来ることから、マーケティングの現場で使われることの多い手法です。
Excelでも解析が簡単に行うことができます。
・分散分析
データ:量的データ 目的:結果に対して一番影響している要因を知りたい
複数の要因の中でどの要因が最も結果に影響しているか、影響していくかを予測する統計手法です。
WebサイトのA/Bテストなどに使用されます。
・判別分析
データ:量的データから質的データを導く 目的:あるデータのカテゴリ(分類)を予測する
いくつかのグループ(群、カテゴリ)に分かれているデータを元に、「どういう基準で分けられているのか」
を解析することで、分類されていないデータがどのグループに属するかを予測する手法です。
見込み客が顧客になるかどうかなど過去、経験でしかわからなかった部分の要因を可視化できます。
・ロジスティク回帰分析
データ:量的データから質的データを導く 目的:あるデータから起こりうる結果を予測する
複数の要因から起こるであろう結果を予測するため、または既に出ている結果を説明するために用いられる統計手法です。
病気の発生率や災害発生予測、金融系のリスク回避のために用いられたりもします。
〇データを要約する
・主成分分析
データ:量的データ 目的:多すぎるデータを特徴ごとに要約する
多数の形も異なるデータから、全体をわかりやすく見通しの良くなるよう1~3程度のまとまりに要約していく解析手法です。
主な特徴を定義して散布図等を作成することで、データごとにどのような影響があるのかなど分かりやすく直感的に
理解できるようになります。
マーケティングから画像処理まで様々な分野で活用できます。
・因子分析
データ:量的データ 目的:結果から要因を明らかにする
多数の結果の背後に潜んでいる要因を明らかにするための解析手法です。
例えばマーケティングの現場では、アンケート調査の結果から、
回答者の「潜在意識」や「隠れた想い」のようなものを明らかにする目的で使われています。
・クラスター分析
データ:量的データ 目的:データをカテゴリごとに分ける
多数のデータを、機能やカテゴリごとに分けてからそのカテゴリごとに集めるための解析手法です。
機械学習にも使用され、入力されたデータ同士の類似度にもとづいて、データをグループ化できるのが大きな特徴です。
・コレスポンデンス分析
データ:質的データ 目的:データを散布図にしてわかりやすくする
アンケート調査などの様々な項目がある集計データを散布図にして見やすくするための解析手法です。
項目が多く内容が把握しにくい場合、項目間の関係性を視覚的に分かり易く表現するために、
コレスポンデンス分析が使われます。

データの山からオタカラゲット!

いかがでしたでしょうか、多変量解析使えそうですか?
上で紹介した手法以外にもたくさんの手法があります。
今は解析用のツールもあったり、Excelで簡単に行えたりするものもあります。
目的やデータに合わせて様々な手法を試してみてください!
実際行ってみると複雑であったり、データが思った通りに解析できなかったり、そもそもデータ収集で大幅にミスしていたり…様々な難関が立ちふさがっていると思います。
しかし、一度身につけてしまえば間違いなくこれからの仕事の質は格段に上がります!
ぜひ、簡単なものからでも実際に解析してみて、データの山からオタカラを見つけてください!

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