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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
データサイエンスをビジネスに応用するためには、
難解な数式よりも、実際に意思決定に役立つ統計的なものの見方が欠かせません。
統計学のうち特にビジネスに直結する４つのキーワードに
絞ってわかりやすく説明していきます。
それが、確率分布・相関関係・統計的検定・回帰分析です。
まず確率分布とは、データがどのようにばらついているかを示すものであり、
代表的なのが正規分布です。
ただし、実際のビジネスデータは正規分布にならないケースも多く、
たとえばECの購入金額では一部のヘビーユーザーが極端に高額になるなど、
偏りが大きくなりがちです。
平均値だけで判断する危険性があることを理解し、
分布を可視化する習慣をつけることが大切です。
次に相関関係ですが、これは2つのデータの関連性を示すものです。
たとえばサイト訪問回数と購入金額に正の相関があるとわかっても、
それが因果関係とは限りません。
訪問したから購入したのではなく、ロイヤリティが高いから訪問も購入も多い
という偽相関の可能性があります。
因果関係の証明は難しいため、相関は相関として活用しつつ、
安易な結論を避ける視点が求められます。
統計的検定では、データに違いがあるかどうかを統計的に判断します。
ビジネスシーンでは主に２つの検定が重要です。
１つ目は「t検定」で、たとえば工場で製品の強度が改善されたかを調べる際に使われます。
２つ目は「カイ二乗検定」で、ABテストでクリック率に
差があるかを判断するときなどに使います。
この2つを押さえるだけでも、現場での分析精度は大きく向上します。
回帰分析は、複数の要因がターゲットにどのような
影響を与えているかを数式化する方法です。
たとえば、年齢や性別が購入金額にどう関わっているのかを分析し、
新たなデータにも予測を適用できるようにします。
これにより、再現性のあるルールやモデルをつくることが可能になります。
データの分布はこまめに可視化すること
相関と因果を混同しないこと
t検定とカイ二乗検定だけでも十分に実務に使えること
複数の変数からルールを作るのが回帰分析であること
これらを意識するだけで、ビジネスにおける分析力が格段に高まります。
難しく感じるかもしれませんが、身近な例から一歩ずつ学んでいけば、
誰でもデータの見方を身につけることができますよ。
回帰分析とは、
ある変数（＝目的変数）が、他の変数（＝説明変数）に
どれだけ影響されているかを数式で表す」統計的手法です。
たとえば、
年齢や性別によって「年間の購入金額」がどれだけ変わるか
メルマガの配信数やLINE接触頻度が「購入率」にどう影響するか
など数式モデルにして可視化・予測することができます。
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