他には、ECサイトの訪問数やカート投入数、小売店の来店者数、企業への問い合わせ件数なども、カウントデータになります。このようなデータを目的変数に指定するとき、ポアソン回帰モデルを使います。ポアソン回帰モデルでやっかいなのは、Excelなどで手軽にモデル構築できないことにあります。Excelの分析ツールは、単回帰や重回帰と言った回帰モデルしか作れません。Excelで強引にポアソン回帰モデルを作ろうとすると、Excelのソルバーを使わなければなりません。次に紹介するロジスティック回帰モデルも、Excelのソルバーで回帰モデルを構築することができます。説明変数は、線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)と同様に指定すればよいので、分析そのもののやり方は大きく変わりません。来店者数や問い合わせ件数などの、数字が多くくなるものは、線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)でもよいため、ポアソン回帰ではなく線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)で構築してしまえば、それはそれでよいかもしれません。ように、売上データを細かく分析するとき、来店者数や問い合わせ件数などの数字は小さくなります。全国で年間40万人ぐらい来店し購入するが、各店舗の1日単位で考えると5人ぐらいしか購入しない。自動車や不動産などの高額なものであれば、もっと数字は小さくなりと思います。このようなとき、全国レベルでは線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)を使えても、各店舗レベルではポアソン回帰モデルということになります。こと、どちらかにそろえた方が良いでしょう。ロジスティック回帰モデルロジスティック回帰モデルは、目的変数が「2値データ」の場合に使います。契約解消」といったものです。受注分析や離反分析をするとき、必須の分析になります。説明変数は、線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)と同様に指定すればよいため、分析そのものはやり方は大きく変わりませんが、より一人ひとり、もしくは、より一件一件(1社1社)の分析をすることになります。分析することができます。受注要因を変化させる施策をすることで、どの程度受注確率を変化させられるかが分かります。失注率)といった確率で分析することができることが、あげられます。正確には、受注分析であれば受注率、離反分析であれば離反率というものを、ロジスティック回帰モデルで統計モデル化します。その後、例えば、受注率が0.5以上であれば受注と見なそうとか、離反率が0.5以上であれば離反と見なそうとか、そのように考えます。そのため、〇〇率(例:受注率、離反率)のどこを閾値(例では0.5)にするのか、という問題が起こってきます。そこは、その数字をどのように活用するのかや、どのように運用するのかというやり方次第です。受注率0.9以上になったら積極的にクロージングにもっていく。受注率0.6~0.9は、受注率を高める努力(例:営業努力やイベント招待など)をする。受注率0.4~0.6は、縁が切れない程度につないで受注率が高まる努力(例:週1のお知らせメール、月1の営業連絡など)をする。このように、統計モデルからはじき出された〇〇率(例:受注率、離反率)に応じで、営業やマーケティング活動の動き方を変えたりします。今回のまとめ今回は、「売上データの種類」に応じて、例えばどのように変化するのかを説明しました。売上分析の要になる、回帰分析で説明しました。売上と言っても、売上金額なのか、それとも売上点数や受注件数なのか、ある顧客に対し受注するかどうかなのかで、売上分析の方法や手法は変わってくるからです。今回は、以下の3種類の売上データの、回帰分析を説明しました。失注した」といったもの)強く意識しなくとも、何とかなるかもしれませんが、この3種類を意識するだけで、ちょっと上をいく売上分析をすることができます。思われた方もいるかもしれませんが、実は慣れるとそれほどでもありません。線形回帰モデル(単回帰・重回帰モデル)で分析できるようにし、その後、ポアソン回帰モデルやロジスティック回帰モデルにチャレンジすると良いと思います。Rデータ分析Web講座)でお話しいたします。最低限、この3つの回帰モデルの存在と、売上データの種類の存在を意識していただければと思います。あなたが何かしら売上分析をするとき、この売上データは、どの種類の売上データだろうかと考え、そしてより良い分析が実現できればと思います。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。