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  • 2015.05.26 Tuesday
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データ分析で知らないと損するテクニック

JUGEMテーマ:ビジネス


こんばんは,ヒット商品コーディネーターの石川朋雄です。



今週末,御殿場にある時之栖に行ってきました。
サッカー場,スケート場やホテルなど,
いろいろな施設があります。


冬は夕方からイルミネーションが点灯し,多くの方が来ています。
11月中旬から3月初めまで行っています。
時の栖の冬の風物詩になっています。
数百メートル続くイルミネーションは圧巻です。


施設の中に,気楽坊という温泉もありますが,
今回は茶目湯殿の方に行きました。



ここに,温泉「茶目湯殿」があります。


200年前の富豪の館を移築して,食事処と温泉施設になっています。


和風の感じで,お風呂は内風呂と露天風呂があります。
露天風呂からは雄大な富士山が見えます。


季節の湯もあって,今月は,“果実の恵”と“オーガニックソルトの恵”
でした。果実の湯は,フルーティーな香りがします。


サウナは備長炭サウナで,炭の香りで癒されます。


マッサージチェアや仮眠所もあり,リラックスできます。


但し,18歳未満の方は入れませんのでお気を付け下さい。
温泉で,年齢制限は珍しいです。
子供が居ませんので館内は非常に静かです。


時の栖
http://www.tokinosumika.com/



本日は,データ分析で知っていると役立つ
数値変数と分類変数について述べさせて頂きます。


成城大学は後期の試験に入りました。
神田先生がご講義されている「経営統計学」について,
学生から質問を受けます。


どのような分析を行うかと言った問題が出されます。
アンケート票とデータの取り方が載っていて,
どの多変量解析の手法を使うかといった問題です。


ここで考えなければいけないことは,
1.目的変数がある場合


目的変数は総合評価であり,「買いたい」,「使いたい」などです。


「ある」場合は要因分析ですので,
 以下の表に当てはめます。


アンケートのデータの形が数値変数なのか,
分類変数なのかで分析手法は決まります。
数値変数は,100満点で,
何点や5段階評価で評価したデータを言います。


分類変数は,コード化されたもので,
性別や年代など数字に意味を持たないデータです。


 目的変数 I  数値   I  分類
 説明変数 I
========================
  数値  I 重回帰分析 I 判別分析
  分類  I 数量化砧燹I 数量化粁


2.目的変数がない場合は,説明変数だけですので,
  情報集約型となります。

  数値 → 主成分分析,因子分析
  分類 → 数量化稽

主成分分析,因子分析,数量化稽爐ら得られた結果をもちいて
分析するのをクラスター分析です。


ちなみに,商品企画七つ道具で用いるポジショニング分析は
因子分析をした後,重回帰分析を行います。


そのため,目的変数,説明変数との数値化されたデータを取ります。


多変量解析を使う場合は,上のような分析する決まりがあります。
この方法を知っておくとどのようなアンケート調査票を
設計したらよいかがわかります。


ご参考になれば幸甚です。







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