T定性的データの解析
 1.数量化理論T類
  1.1データ
 POSなどのITを活用して得られたデータから法則性や因果関係を見つけ出し、商品やシステムの開発に活用する成功事例が多くなっています。
 これらのデータには数値で表せない属性を示す定性的項目も多く、このような定性的データの活用が欠かせませんので定性的なデータを扱った事例を紹介します。おなじみのExcelを使って、身近な事例でその基本的なノウハウをマスターしましよう。

 1.データの整理と解析準備    
   (1)観光客数のデータ整理        
   図表1 曜日別観光客数

入込み人数 天候 連休
 5− 5(日) 6,528 晴れ
 5−14(水) 1,013
 5―17(土) 3,583 曇り
 5―18(日) 6,292 晴れ
 7―23(水) 2,124 晴れ
 7―26(土) 2,853
 7―27(日) 5,266 曇り
 8―14(水) 4,573 曇り
 8−17(土) 5,745 晴れ
 8−18(日) 6,248 晴れ
10―15(水) 1,969 晴れ
10―18土) 3,464 晴れ
10―19(日) 5,681 晴れ
 2−25(水) 670


























予測データ
2月28日(土) 2、662




1.データの整理と解析準備    
 (1)観光客数のデータ整理 図表1のデータはある観光地の天候別、曜日別、連休有無別の観光客数(入込み人数)です。観光地のイベントの企画や人員計画の資料として使っています。  このデータには天候、曜日、連休と言った定性的な項目が含まれています。
 これを数量化理論T類を使い解析します。ここで、入込み人数が被説明変数(数量化理論では外的基準といいます)であり
 天候・曜日・連休の各項目が説明変数となります。
 

図表2 曜日別入込み数のグラフ
 


先ず図表2のグラフを書いて、曜日別の客数の変化を見てみます。観光客数は曜日により異なっていることがわかります。同様に天候と観光客数との折線グラフ、連休と観光客数との折線グラフを描いて見ると、観光客数は曜日、天候、連休の有無で異なっているのではないかと考えられます。
                                                            

(2)分析の狙い
  観光客数増減の原因を解析して、次の2つを明らかにすることを狙いとします。
 ・例えば2月28日(土)の観光客数シミュレーションと観光客数の予測
 ・観光客数に効いているのは、天候なのか、曜日なのか、それとも連休なのか、を分析し、それぞれの影響の大きさを定量的に求めます。  このような予測問題はExcelに入っている「分析ツール」を使い、回帰分析をして求めることができます。   
              

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