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マーケティングの分析に役立つグレイモデル、主成分分析、線形回帰分析

マーケティングの分析に役立つフレームワークはたくさんありますが、今回はその中でも3つの分析法をご紹介していきます。
○グレイモデル
グレイモデルとは過去のデータをもとにして、それに続く数値をグレイ法で予測していくやり方です。
・明白なデータ…白
・曖昧なデータ…グレイ
・不明なもの…黒色
白色データと黒色データをもとにして、灰色を予測するデータの分析法がグレイモデルです。
○主成分分析
主成分分析とは多くの項目を持つデータに対して、ごく少数の項目に置き換えることでデータ全体の見通しをよくしていくものです。
データ変数が少ない場合はあまり必要ないデータ分析手法になってしまいますが、変数が100や200になると活用しやすくなる方法です。
しかし変数を縮約する事によって、一部の情報を捨てているというデメリットも出てしまうので注意が必要です。
○線形回帰分析
複数のデータをクロス集計することで得られるグラフは、主に曲線で表現されます。
線形回帰分析ではこのようなグラフに、論理的に考え出された直線を引くというデータ分析法となります。
各データの相関関係がわかりやすくなる分析法です。listeningmind.com/

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