回帰分析とは？
意味・定義
回帰分析は、データの中に隠れた関係性を明らかにするための統計手法です。主に、ある変数（従属変数）が他の変数（独立変数）にどう影響されるかを分析します。例えば、売上高が広告費にどれだけ依存しているかを調べる場合、過去のデータを基に数学的なモデルを構築します。このモデルにより、将来の売上を予測することが可能となります。
目的・背景
回帰分析は、ビジネスや研究の現場で意思決定を支える重要な手法です。経済動向、顧客の行動、品質管理など多様な領域で利用され、因果関係を理解することで戦略の立案や改善が可能です。例えば、製品開発では、どの要因が顧客の満足度に影響を与えているかを把握するために役立ちます。これにより、資源の最適配分が実現し、効率的な運営が可能となります。
使い方・具体例
- 過去の販売データを分析して、新製品の売上予測を行う際に活用される。
- 顧客の年齢や収入といった属性を基に、購買行動の傾向を把握するために用いる。
- マーケティング施策の効果を評価し、次回の戦略に反映させるための基準を提供する。
- 生産ラインの効率を向上させるために、設備の稼働状況と不良率の関係を分析する。
- 社内の人事データを基に、社員の離職率に影響を与える要因を特定する。
関連用語
まとめ
- 回帰分析は、変数間の関係性を明らかにするための統計手法である。
- ビジネス戦略の立案や改善に役立ち、意思決定をサポートする。
- 過去のデータを基に未来を予測するため、さまざまな業務シーンで利用される。
現場メモ
回帰分析を導入する際には、適切なデータ収集が重要です。データの質が分析結果に大きく影響するため、誤った情報や欠損値が含まれていないか注意深く確認する必要があります。また、分析結果を解釈する際には、因果関係と相関関係を混同しないようにすることが求められます。