グレイ法予測とは
ビジネスで使うことができるデータ分析手法は、日本でも大きな注目を集めています。
データ分析手法である分析法は、大きく「演算法」と「帰納法」の２種類に分けることができます。
演算法は、既知の定義や公理を使って証明するもので、帰納法は、個別的で特殊な事例から普遍的な規則や法則を見出す推論です。演算法は、定理を使って公式を解いていく方法に近く、帰納法は統計から結果を出す方法に近いです。
既知でない概念などを証明するためには、「帰納法」が使われることが多くなります。
統計分析の分野でよく使われるものには、「回帰分析」「クラスター分析」「グレイモデル」「コンジョイント分析」などがあります。
回帰分析とは、結果となる数値と、要因となる数値の関係を調べ、その関係を明らかにする統計手法のひとつです。説明変数がひとつの場合は、単回帰分析と呼ばれ、複数の場合は重回帰分析と呼ばれます。
マーケターの必須スキルと言われているものに、プロモーション分析がありますが、重回帰分析はプロモーション分析に使うことができます。重回帰分析は、成果に対して複数の要素の関係や影響を確認することができるので、プロモーションの分析に適しているのです。
クラスター分析は、ビッグデータの分析手法としては、重要な位置を占めており、よく使われる手法のひとつです。現在は、消費者にとって情報が溢れています。多くの情報の中から、消費者によって必要な情報だけを提示することが求められているのです。
グレイモデルは、灰色理論と呼ばれています。グレイモデルは、過去のデータをもとに、そのデータに続く数値を灰色理論と呼ばれているグレイ法で予測します。グレイ法予測とは、明白なデータを白色、不明なデータを黒色、曖昧なデータを灰色と定義し、白色データと黒色データをもとに灰色のグレイデータを予測するものです。そして、グレイ法予測に便利なのが、グレイ法予測プログラムです。
コンジョイント分析は、主にマーケティング分野で利用されている分析方法で、アメリカで発展し、多くの企業で活用されています。
現在、ビジネスを行っている人の多くが様々な分析法を利用しています。しかし、分析を行うには、明確な目的を持つことが大事です。ゴールがないと、何のためのデータ分析かわからないからです。
ビッグデータ分析が流行っているという理由だけでデータ分析を行うのではなく、明確なゴールを持ってデータを分析することが大切です。データ分析は、マーケティングや経営に役立つデータを得る手段であり、データをいかに活用するかは、活用する本人の手に委ねられています。
