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こんにちは。
5月のTOEICに申し込もうとしている菊池です。


年に何回か受験しているのですが、
去年の仕様変更後、なかなか良い点を取れておりません(笑)

まだ2ヶ月ありますので、
今回こそは頑張りたいと思います。



さて業務効率化や分析に欠かせない「Excel」。


すでにご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、
Excelでは重回帰分析を行うことができます。


重回帰分析は、複数の要素から、
ある結果を予測するための計算方法です。

例)身長・腹囲・胸囲の3つから体重を予測する


アルベルトさんのHPに、
大変わかりやすい解説がございましたので、
紹介させていただきます。

=====

たとえば

・身長
・腹囲
・胸囲
・体重

のデータが10名分あったとします。


・身長 172cm
・腹囲 75cm
・胸囲 80cm
・体重 65kg

のようなデータが10人分あるイメージです。


この10名分のデータで重回帰分析を行うと、

・身長
・腹囲
・胸囲

がそれぞれ「体重」にどれくらい影響を与えているのか、
その重みを計算し、次のような予測式を作ることができます。


体重 = 身長 × 0.22(重み) + 腹囲 × 0.67(重み) + 胸囲 × 0.43(重み) - 62.1


ここでたとえば11人目の人が

・身長 180cm
・腹囲 90cm
・胸囲 80cm

だった場合、
上の計算式から体重は「72.2kg」と予測できるわけです。


※出典:重回帰分析とは(アルベルト社HP)
http://u.value-press.com/ykYgi9/

=====



この重回帰分析は
いろいろなケースに活用できまして、
たとえば

a)年間のプレスリリース数
b)年間の取材数
c)年間の記事掲載数

から

d)年間の売上

を予測する式を作ることもできます。

※予測の精度は、各a〜cが実際に売上と相関しているかに拠ります。



Excelで重回帰分析を行う方法は
下記の2ステップです。


1)Excelのアドインで「分析ツール」を追加
http://u.value-press.com/S8Ag2s/

2)測定範囲を指定してボタンを押すだけ
http://u.value-press.com/6B7TWZ/


いくつか専門用語が出てきますが、
検索すれば解説が見つかるかと思いますので、
あまり心配されなくて大丈夫です。

分析好きの方は、ぜひ試してみてください。



最後に今週は、
データ分析・AI関連のプレスリリースをご紹介します。


【メンバーのお勧めプレスリリース】

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

■ポテンシャルスコア付きターゲットリストの提供開始
~BtoB顧客分析「アカウント・ベースド・プロファイリング」をリリース~
http://u.value-press.com/h275F7/

東京商工リサーチさんの300万社のデータベースから、
確度の高い見込み企業を抽出できるようです。


■「その求人票、エンジニアに魅力的ですか?」
AI求人票採点サービスのFindyが求人票のエンジニア魅力度を診断する機能をリリース
/エンジニア採用サポートも開始
http://u.value-press.com/JlIILn/

私も試してみましたが、
求人情報を入力すると魅力度を自動採点してくれて
とても便利です。


■株式会社CAMI&Co.は、AI開発 見積もりサイト「EstiMake/AI(エスティメイクエーアイ)」を
2017年2月15日より開始いたしました。
http://u.value-press.com/VnvKgG/

機械学習やディープラーニングを活用した製品やサービスの
見積もりを出してくれるサービスです。

ーーーーーーーーーーーーーーーーー


それでは本日もよろしくお願いいたします。

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