マーケティングで用いる分析手法5つまとめてみた！part2
分析といっても、この世には分析手法がたくさん有ります…！
今回は事例とともに、マーケティングで用いることができる分析手法について、学んでいきます。
今回は、回帰分析について学んでいきます。
回帰分析とは
回帰分析とは、「何かを行うこと(説明変数)が何かの結果(被説明変数)にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を関数の形で明らかにする分析手法です。説明変数が１つの単回帰分析に対して2つ以上のものを重回帰分析と呼び、単回帰に比べてバイアスを減少させることができる分析手法です。
説明変数と被説明変数についてまとめてみた
説明変数と被説明変数はそれぞれ、説明変数（x）・目的変数（y）と呼ばれることが多いです！
✔覚え方：結果=y（目的）を説明するから説明変数はx
この説明変数（x）と目的変数は関数の関係で表されます。
得られているデータから、この式におけるaとbを出すことで、xが変わったとき、y（結果）はどうなるのか？という推測を行うことが可能になります！
単回帰分析と重回帰分析の違い
Questさんの解説にもある通り、回帰分析には単回帰分析と重回帰分析の2種類あります！
この違いについても、図で理解を深めてみます。
単回帰分析は、1つの説明変数xでｙとの関係性を推測していくモデルです。
重回帰分析は、複数の説明変数xでyとの関係性を推測していくモデルです。
同じ結果でも、1つの要因からとらえるより様々な背景（原因）からとらえたほうが、なぜそのような結果になったか？がより鮮明になります。
これが、”バイアスを減少させる”ことに繋がります。
マーケティングで活用できる例
では、どのような場面で回帰分析を活用できるでしょうか？
具体的な事例を想定しながら見ていきましょう！
売上の推測にも使える回帰分析
・アイスコーヒーの売上を気温という説明変数で推測するとします。
気温（x）が3℃あがったときにアイスコーヒーの売上（y）はどうなるか？
週の気温変動と、推測をもとに仕入れの状況もテコ入れできそうです。
これは単回帰分析の事例です。
・新規店舗の売上を、敷地面積・駐車場数・駅からの距離・品揃えで推測するとします。
各項目が大きくなったとき（少なくなったとき）、その店舗の売上はどうなるか。
既存のスーパーのデータから、説明変数xと売上データyを抽出し、新店舗の設立の際の参考にできます。
候補の土地があって、それぞれの面積やそこから換算される品揃えからどのくらいの売上が見込めるかを予め推測してしまうのです！
店舗の土地選び、はたまた新規店舗を出店する？といった検討にも用いれる万能分析手法です。
これが、重回帰分析の事例です。
最後に
いかがでしたでしょうか。回帰分析についてのイメージ・用いる場面の想定や用語の理解が進んだら嬉しいです。
この分析もexcelでチョチョイと計算できるので、アウトプットの見方も含めて今後紹介していきたいと思います。
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