第１章　値下げの効果を検証できる――相関係数

この作品は 、 ２ ０ １ ３年 1 0月東洋経済新報社より刊行された書籍に基づいて制作しています 。電子書籍化に際しては 、仕様上の都合により適宜編集を加えています 。また 、本書のコピ ー 、スキャン 、デジタル化等の無断複製は 、著作権法上での例外である私的利用を除き禁じられています 。本書を代行業者等の第三者に依頼してコピ ー 、スキャンやデジタル化することは 、たとえ個人や家庭内での利用であっても一切認められておりません 。

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はじめにデ ータ分析は 、ビジネスの世界において非常に有益です 。グ ーグルやアマゾンがデ ータ分析の手法を駆使することで世界有数の企業に躍り出たことは 、ご存知のことと思います 。一方で 、デ ータ分析ができないことは 、非常に大きなマイナスとなります 。一昔前には英語ができることはライバルたちに差をつける要因でしたが 、現在は英語ができないことは大きなマイナスになります 。英語が誰にとっても必要不可欠なものだからです 。デ ータ分析も英語と同じように 、ビジネスパ ーソンにとって必要不可欠なものになりつつあります 。 ２ ０ １ ３年 1月 、 『統計学が最強の学問である 』 （西内啓著 、ダイヤモンド社 ）が発刊され 、ベストセラ ーになりました 。私も購入し 、読ませていただきました 。私自身 、 １ ９ ９ ５年からアメリカのビジネススク ールで統計学を勉強し 、その重要性を認識して以降 、常々その大切さを伝えてきたつもりですが 、これほどまで多くの人々にその重要性が伝わったのは同書の影響が大きいと思います 。たしかに 「統計学は最強の学問 」かもしれません 。しかし 、それは 「使いこなせること 」が条件です 。もし 、統計学を使いこなせなければ 、ビジネスパ ーソンにとっての統計学は無用の長物になってしまいます 。 「統計学は 、使いこなせなければ無用の長物 」になるのはどうしてでしょうか 。まず 、統計学には難しい数式がたくさん出てきます 。数学が好きな人にはとっつきやすいかもしれませんが 、大半の人はそれを見ただけで嫌になってしまうでしょう 。また 、統計学は経営学やマ ーケティングと違って 、勉強しているだけでは自分のビジネスに使えるという実感が持ちづらい科目です 。そのためおもしろいと感じられず 、がんばって理解しようという意識を持つのが難しいのです 。さらに 、二十数年前 、私の出身大学院の学部では 「基礎統計学 」は必修でしたが 、それより高度な 「統計学 」は必修ではないため 、 1人しか受講していないことがありました 。このような受講数から見ても 、 「できることならば統計学を避けたい 」と考えられていることがわかると思います 。このように 、難しくて 、おもしろくなくて 、できれば避けたい学問である統計学を一生懸命勉強しても 、それをデ ータ分析に活かし 、ビジネスに活用できなければ 、ビジネスパ ーソンにとっては 「無用の長物 」になってしまうのです 。そこで本書では 、明日からあなたのビジネスにおいて 、統計学をデ ータ分析に活かしていただけるよう 、ビジネス上よく使われる 7つの手法を厳選し 、それらをできるかぎりわかりやすく解説していきます 。統計学を難しく感じさせている要因の 1つに 、数式があります 。前述したように 、難しい数式を見て理解できないため 、それ以降の学習をやめてしまった人も少なくないでしょう 。一昔前でしたら 、その数式の意味を理解できないと前に進めませんでしたが 、現在は E x c e lで 、ボタン 1つで計算 ・分析することができます 。本書では 、分析手法の 「考え方 」を詳しく解説した後 、数式の代わりに E x c e lの操作方法を詳しく解説します 。また 、統計学の 「おもしろくなさ 」は 、教科書で学習する順番に理由があるかもしれません 。普通の統計学の教科書は 、 「記述統計 」 「推測統計 」 「多変量解析 」の順番で解説しています 。この順番は 、統計学を体系的に学ぶうえでは最適なものですが 、 「ビジネスで使う 」という視点からは問題があります 。最初に学ぶ 「記述統計 」は平均 、標準偏差など 、統計学の基本中の基本を扱いますが 、直接ビジネスで活用するシ ーンはそれほど多くはありません 。次の 「推測統計 」は 「記述統計 」 「多変量解析 」よりも理解しがたいうえに 、やはりビジネスでの活用シ ーンが限られます 。そこで本書では 、ビジネスでの活用シ ーンが圧倒的に多い 「多変量解析 」に絞って解説していきます 。 「記述統計 」 「推測統計 」を知らないのに理解できるのかと不安に思われる方もいるかもしれませんが 、ご安心ください 。 「多変量解析 」は 、その名前のイメ ージとは裏腹に 、考え方自体は非常にシンプルなものです 。一見とっつきづらそうですが 、一度考え方をマスタ ーしてしまえば 、あとは同じことの応用ですので 、難なく使えるようになるはずです 。このような意味で 、本書は 「統計学の入門書 」ではなく 、あくまでも 「デ ータ分析の入門書 」です 。本書で説明するのは 、ビジネスでの活用シ ーンが多い 「相関係数 」 「回帰分析 」 「重回帰分析 」 「数量化理論 Ⅰ類 」 「コンジョイント分析 」と 、その応用手法です 。どれも名前だけ聞くと非常に難しそうですが 、前述の工夫により 、中学数学さえ理解していれば 、統計学の予備知識がなくとも誰でも理解でき 、使うことができるように書きました （中学数学を忘れてしまったという方のために 、必要に応じて数学の解説も加えました ） 。 ２ ０ １ ０年に出版した拙書 『文系でもわかるビジネス統計入門 』でも多変量解析に触れましたが 、本書ではよりわかりやすく説明しています 。何度も繰り返しますが 、デ ータ分析は使ってこそ 、その威力を発揮します 。本書を読まれた方が 、明日の会議で 「コンジョイント分析を使って分析すると 、新製品のコンセプトはこのようになります 」と発言されるとしたら 、著者としてこれほど嬉しいことはありません 。最後に 、本書の企画 、出版の機会をいただいた東洋経済新報社出版局の桑原哲也氏にお礼の言葉を述べさせていただきます 。猛暑の東京にて内田学

E x c e l対応 9 0分でわかる ！日本で一番やさしい 「デ ータ分析 」超入門──目次はじめに第 1章値下げの効果を検証できる──相関係数 ▼その 「経験則 」は 、本当に正しいのか ？ ▼ 「経験則 」を可視化できる ▼値下げの効果を客観的に数値化できる第 2章顧客満足度調査から今後の戦略を立案できる──相関係数の応用 ▼ 「何から手をつけるか 」を決定できる ▼アンケ ートから戦略を立案できる ▼戦略を分類し 、評価できる第 3章店舗面積から売上見込みを決定できる──回帰分析 ▼ 「打ち手 」の効果を予測できる ▼予測式でさまざまなシミュレ ーションができる ▼予測の精度を検証できる第 4章売上目標を達成するための最適な広告費 ・販促費を決定できる──重回帰分析 ▼複数の打ち手から戦略の結果を予測できる ▼最適な条件の組み合わせをシミュレ ーションできる ▼シミュレ ーションの精度を検証できる ▼効果のない打ち手を排除できる第 5章最適な宣伝方法の組み合わせを決定できる──数量化理論 Ⅰ類 ▼数値化できない条件を使って分析できる ▼擬似的に質的デ ータを量的デ ータに変換できる ▼数値化できない条件を使ってシミュレ ーションできる第 6章ダイレクトメ ールの反応率を高める施策がわかる──数量化理論 Ⅰ類の応用 ▼数値化できないデ ータと数値化できるデ ータを組み合わせて分析できる ▼数値化できないデ ータを擬似的に数値化できる ▼目標を達成する最適な打ち手の組み合わせを決定できる第 7章アンケ ート調査で新商品のヒントがわかる──コンジョイント分析 ▼複数の製品案を提示してそれぞれの評価を調査できる ▼偏りのない商品案を作成するには ▼商品が評価される要因を特定できる巻末コラムデ ータの種類に対応した分析手法の種類補足分析ツ ールの追加の仕方装丁 ：石間淳本文 Ｄ Ｔ Ｐ ：森の印刷屋

第 １章値下げの効果を検証できる──相関係数