【回帰分析によるデータ分析】

【回帰分析によるデータ分析】

回帰分析によるデータ分析

データマイニングを行っていくひとつの手法として、
回帰分析が使われます。
回帰分析とは、複数の属性データの関係性を使い、
検証・予測から、検証モデルを構築していくことをいいます。

事例)
・売上と広告費の関係性から次回のおいての売上に対しての広告費を予測する。
・商品購入金額と年齢層からターゲットとなる属性をモデル化する

 

売上の金額と広告費としてDMの発送数の相関から売上予測を行ってみる。
まずは実績データを散布図としてプロット(座標で位置を示す)し、
そこから直線のグラフを導く関係式を算出していき、予測式を導き出します。

予測式として
y = ax + b
と直線のグラフに対して、aとbを、全データの値から数学的に計算します。
そして、xとyに、どれだけの相関があるか(引いた線に意味があるかどうか)を表す数値や、
各点がどれだけ直線から遠いか、近いかを表す数値(標準偏差のようなもの)も、
回帰分析の中の一つの結果として表し、「信憑性があるのか」を導き出します。

※直線に近いほど関連性が高いとみます。

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