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。
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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/
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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】
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■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。
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それでは本日もよろしくお願いいたします。
