2014年02月11日

ビジネス定量分析 DAY3

2014.02.06(木)
ビジネス定量分析のDAY3。これで授業の半分が終わることになります。
・・・早くないですか?

さて、本日も仕事を18:00に切り上げ、麹町へと向かいます。

今日は冒頭から興味深いデータの使い方についてお話いただけました。
それはインフルエンザの流行度合いをデータから推測するというもの。
どうやるかというと・・・googleの検索数です。
これは以下のサイトからgoogleが発表しているので、お時間があればご確認下さい。
参考:http://www.google.org/flutrends/intl/ja/jp/#JP

インフルエンザが増えると多くの人がすること、それが予防や対策、症状の確認などの検索。
その数値が上がれば上がるほどインフルエンザが流行しているとみる訳です。
もちろん直接的な相関性はないのですが、しかしながr高い相関度が見込めるのも確かですよね。

これもデータの定量分析の事例として非常に面白いものでした^^


ビジ定のDAY3は2変数の因果関係をみていく、というもの。
インプット(データ)からアウトプットとの関係性を見る、帰納的な手法として
「散布図(グラフ)」「相関分析(数字)」「回帰分析(数式)」など、

さらにアウトプットからインプットを推定する「モデル化」といったことを学んでいきます。


散布図

散布図(さんぷず)とは、縦軸、横軸に2項目の量や大きさ等を対応させ、データを点でプロットしたものである。各データは2項目の量や大きさ等を持ったものである。散布図には、2項目の分布、相関関係を把握できる特長がある。データ群が右上がりに分布する傾向であれば正の相関があり、右下がりに分布する傾向であれば負の相関がある。相関係数が0であれば無相関となる。
引用:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%A3%E5%B8%83%E5%9B%B3

相関係数(相関分析)

相関係数とは、2つのデータが、どれだけ関連性があるのかを示す係数。−1から+1までの間の数値を取る。2つのデータの関連性が強ければ相関係数は1に近づき(正の相関)、関連性が低ければ0に近づく。逆に、2つのデータが正反対の動きをするのであれば−1(逆相関)に近づく。
引用:http://gms.globis.co.jp/dic/00757.php

回帰分析(regression analysis)

回帰分析とは、原因となる数値と結果となる数値の関連性を、統計的手法を用いて調べる方法。原因となる数値を説明変数、結果となる数値を被説明変数と言う。説明変数が1つの場合を単回帰分析、2つ以上の場合を重回帰分析と言う。単回帰分析を2次元のグラフに示す場合には、説明変数をX軸、被説明変数をY軸にとる。
引用:http://gms.globis.co.jp/dic/00526.php


DAY3の課題アサインメントは演習問題だったので、演習問題をベースに分析手法を観ていく形でした。

分析で気をつけるべき点を4つあげるとすると以下になります。
・2変数の関係をグラフ化・数値化する
・外れ値の考察する
・空白の意味を思考する
・グルーピング

散布図のようにグラフにすると見えてくることがあります。
年月と売上を観た時に、よく売れる月は何月なのかなども、グラフにすると認識がしやすい。
数値化は相関係数を求めるなどで、相関度をみていくことですね。

また面白いのは外れ値。
いわゆる例外ですが、「なぜ例外が発生しているのか」はちゃんと検討した方が新たな気付きがありそう。
単純に例外として除くのではなく、除くに値する論理を見極めてから除かないと、大事な意味合いが漏れてしまいます。

空白についても同様。グラフの中において、「結果がない(空白)ことがメッセージ」です。

最後のグルーピングも面白い。
どのようにグループ化するかはケースバイケースですが、切り方によって見えてくることがあります。
これもグロービスが用意してくれた演習で学ぶことができました。


モデル化はクリティカルシンキングでも学んだ分解に近い。
例えば売上金額をアウトプットとした場合、関連するインプットはどのように分解していけるかというと、

売上=店舗数×売上/店
  =店舗数×(日販×365日)
  =店舗数×((購入客×客単価)×365日)
  =店舗数×(((通行人×入店率×購入率)×(アイテム数×アイテム単価))×365日)

といった具合に分解をして、モデルを自分で推定する手法。
私は結構これが苦手なので、ちゃんと練習していきたいですね^^;

さぁいよいよDAY4の課題レポートです。

グロービスではDAY4でのレポート課題が最も成績に影響を及ぼすもの。
ここはしっかりと抑えないといけませんので、前もって早め早めに取り組みたいと思います。

しかも風の噂で、
「グロービスのケースの中でもビジネス定量分析のレポートケースは1,2位を争う難しさ」と聴いています。
これは心して取りかからないと、とビビっている次第です。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【ビジネス定量分析 記事一覧】





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2014年02月05日

ビジネス定量分析 DAY3 課題2

2014.02.05(水)
ビジネス定量分析DAY3のアサインメント課題、少々甘くみてしまいましたorz

今回の課題はあるRAWデータがあり、これを加工してどういったことが言えるかといったもの。
先週の週末にはちょっとしたグラフが作成できており、「あとちょっとできそうだな」と思い込んでしまった。

そしてビジ定のDAY4はグロービスの中でもトップレベルに難易度が高いケース課題(レポート)と聞いていたので、
少し先走ってケース課題に着手したりしていましたが・・・


今日仕上げようとして 全然結論がうまくまとまらない
否、これといってぐっとくるデータの意味合いが出せていない。

そもそも二つのデータの相関係数が0.47なので、相関しているのかどうかという部分もちょっと曖昧。
データ自体もヒストグラム出したり、回帰分析をかけたり、
もちろん数値として平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差と出してみたものの、
特異点が見当たらないという・・・

提出しなければならないので、先ずは形にはしたけれども、どことなくスッキリ感がないですね。
明日の講義でスッキリできるといいな。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【ビジネス定量分析 記事一覧】

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2014年02月02日

ビジネス定量分析 DAY2

2014.01.23(木)
ビジネス定量分析のDAY2です。
今回は予習がケースだったのでちょっとヘビーでしたね^^;

会社を18:00に切り上げ、コンビニで買ったトルティーヤを食した後に19:00より講義。

今回は3時間ある中で、
イントロダクション:40分
ケース課題について:100分(10分の休憩含む)
データ分析のツール:40分

といった内容で、ケース課題についての講義が終わった後はわりと座学な感じでした。

さて、イントロから講義は興味深い内容でした。
2つの事例として、データ分析の見方について議論。
それは「相撲における八百長問題」と「スペースシャトル打上げの不具合データ」について。

もちろん講義の中で「相撲に八百長がある」と言っている訳ではありません。笑
これは下記書籍でも取り上げられているデータを観て”考えること”を目的としています。

ヤバい経済学 [増補改訂版]ヤバい経済学 [増補改訂版]
スティーヴン・D・レヴィット/スティーヴン・J・ダブナー 望月衛

東洋経済新報社 2007-04-27
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私もAmazonで注文したので、読み終えたら本ブログでも紹介致します。
またスペースシャトルの事例にしても、私には抜け落ちていた観点がありました。
それは「データがないこともメッセージ」であるということ。

グラフなどを観て、単純に意味合いを抽出しようとしていまいますが、
グラフにはないデータ、抜け落ちているデータもしっかりと念頭において観ないと有意義なアウトプットが出せない場合もあります。
ここはしっかりと意識していきたいと思います。

またケースについても本当に学びが大きかった。
ケースの詳細はお話できませんが、コンサルタント会社の諸々データから課題を読み解くもの。

これもクリティカルシンキングの授業で習ったことをしっかりと活用できていれば良かったのですが、
残念ながらできず。。。(猛省です)

毎回毎回、できないことや習得できてないと感じることが多くて凹む事もありますが、
それでもビジネスマンとして必要なスキルを学んでいる感覚は十二分に感じているので、
引き続き頑張っていきたいと思います。

クリティカルシンキングでも同じクラスだったメンバーとラーメンを食して帰りました。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【ビジネス定量分析 記事一覧】

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posted by ニーシェ at 16:23 | Comment(0) | TrackBack(0) | ビジネス定量分析 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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