ポジション取引戦略

分析方法や分析ツールについて解説

分析方法や分析ツールについて解説
購入から決済にいたるまでの手順を面倒だと感じさせない方法として、メッセージアプリのようなインターフェースでやりとりできるチャットボットが有効だと分かります。

Excel で分析ツールPak を読み込む

Excel for Microsoft 365 Excel for Microsoft 365 for Mac Excel 2021 Excel 2021 for Mac Excel 2019 Excel 2019 for Mac Excel 2016 Excel 2016 for Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel 分析方法や分析ツールについて解説 for Mac 2011 その他. 表示数を減らす

複雑な統計学的分析や工学的分析を行わなければならない場合も、分析ツールを使用すれば、すばやく簡単に結果を得ることができます。 分析に必要なデータとパラメーターを指定すると、各ツールが統計用または工学用の適切なマクロ関数を使ってデータを分析し、計算結果を出力テーブルに表示します。 出力テーブルだけでなく、グラフを出力するツールもあります。

データ分析関数は、一度に 1 つのワークシートでのみ使用できます。 グループ化されたワークシートでデータ分析を実行すると、分析結果は 1 枚目のワークシートに表示され、残りのワークシートには空のテーブルが表示されます。 残りのワークシートでデータ分析を実行するには、ワークシートごとに分析ツールで再計算します。

[ファイル] タブをクリックします。[オプション] をクリックし、[アドイン] カテゴリをクリックします。

Excel 2007 を使用している場合は、[Excel 2007] ボタン Microsoft Officeを し、[Excel のオプション]をクリックします。

[管理] ボックスの一覧の [Excel アドイン] をクリックし、[設定] をクリックします。

Excel for Mac を使用している場合は、ファイル メニューで [ツール]、[Excel アドイン] の順に選択します。

[アドイン] ボックスで、[分析ツール] チェック ボックスをオンにし、[OK] をクリックします。

[有効なアドイン] 分析方法や分析ツールについて解説 ボックスの一覧に [分析ツール] が表示されない場合は、[参照] をクリックしてアドイン ファイルを見つけます。

分析ツールが現在コンピューターにインストールされていないというメッセージが表示されたら、[はい] をクリックして分析ツールをインストールします。

注: 分析ツールVisual Basicアプリケーション (VBA) 関数を含めるには、分析ツールの読み込みと同じ方法で分析ツール Pak - VBA アドインを読み込む必要があります。 [使用できるアドイン] ボックスの一覧の [分析ツール - VBA] チェック ボックスをオンにします。

分析ツールPak は、Excel for Mac 2011 では使用できません。 詳細 については、「Excel for Mac 2011 で Analysis 分析方法や分析ツールについて解説 ToolPak が見当たらない」を参照してください。

一部の言語は、Analysis ToolPak ではサポートされていません。 言語がサポートされていない場合、ToolPak は英語で表示されます。 詳細については 、「サポートされている言語」 を参照してください。

Excel for Mac で分析ツールPakを読み込む

[ツール] メニューを クリックし 、[Excel アドイン] をクリックします

[有効なアドイン] ボックスの一覧で、[分析ツール] チェック ボックスをオンにし、[OK] をクリックします。

[有効なアドイン] ボックスの一覧に [分析ツール] が表示されない場合は、[参照] をクリックしてアドイン ファイルを見つけます。

Analysis ToolPak が現在コンピューターにインストールされていないことを確認するメッセージが表示された場合は、[ い] をクリックしてインストールします。

LTVの分析方法とは?的確な分析でマーケティングを効率的に

画像引用:https://www.fromcocoro.com/

結果的に、CVRは150%改善しました。

株式会社クロコス

画像引用:https://hand-webshop.com/sirojam/

ただ、チャットボット導入の効果はそれだけにはとどまりませんでした。

株式会社レッドビジョン

画像引用:https://redvision.jp/

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データ分析をビジネスやマーケティングで活用するには?


データ分析を定着させるための考え方として、「三角ロジック」を用いるとよいでしょう。三角ロジックとは、「主張」と「データ」、「理由づけ」による論理を正三角形の頂点に位置させて表したものです。論理的な主張をするためには、客観的なデータと、そのデータを主張に結びつける理由づけ、すなわち根拠が必要となります。主張に対して「なぜそう主張するのか?」という質問への回答が、データと理由づけ(これらが合わせて根拠となります)で示されます。逆に、根拠があって、「だから何が言えるのか?」という質問への回答が主張になるわけです。まずはこうした思考のロジックを実践してみるとよいでしょう。組織にデータ分析を定着させるためには、こうしたロジカルシンキングが当たり前になる組織文化、組織風土作りが重要です。
データ分析自体は決してそこまで複雑なものではなく、あくまで根拠を作り出すための手段に過ぎません。まずは以下のステップを踏みながら自社やご自身でも試してみてください。

分析の目的を明確化する

分析の計画を立てる

データ収集・可視化

データを加工する

分析・施策の実行

ここでデータの分析に入ります。データアナリストやデータサイエンティストといったデータ分析の専門家が作業を行います。データアナリストはデータ分析を専門に扱うプロフェッショナルであり、データサイエンティストはデータアナリストの業務に加えて、経営的な視点から提言を行うまでを業務の範疇としています。自社にとってどちらの人材が適切かを判断し、確保しましょう。
データを分析できたら、「なぜそう主張するのか?」「だから何が言えるのか?」を明らかにするための議論を行い、目的に応じた施策を策定し、実行します。
ここではバイアス(認知の歪み)が発生しやすく、分析結果を都合よく(あるいは都合が悪いように)解釈してしまいがちです。分析するにあたってバイアスを取り除かなければ判断を誤ってしまうため、ここでも社内の関係者のみで進めるのではなく、外部に協力を仰ぐことを推奨します。

KSFとは?KGI・KPIとの違いや分析方法、設定例を紹介

この記事では、「KSFとは何か」「KGIやKPIとの違い」「KSFの設定例」「KSFを抽出するためのフレームワーク5選」などについて解説します。KSFについての理解を深めるうえでご活用ください。


それでは、「KSFとは何か」について解説します。

KSFとは

KSF(Key 分析方法や分析ツールについて解説 Success Factor)は「重要成功要因」と訳され、事業を成功させるために必要な要因を指します。

KSFは、市場の動向や競合の参入・撤退などの外部要因と、自社の強みや後述するKGI(最終目標)達成に必要な要素などの内部要因の2つです。
外部環境分析から外部要因を、内部環境分析から内部要因を明確化します。

KSFと似ている用語には、CSF(Critical Success Factor)などがあります。

KSFがなぜ必要か

KSFとKGI・KPIとの関係

KSFと似た言葉に、KGIKPIがあります。
同じようなアルファベットの略称なので区別しづらいですが、事業目標を達成するうえで、KGI・KPI・KSFの各内容と3つの関係を理解することは重要です。

KGIとは

KGIは、抽象的な目標ではなく、具体的な数値での設定が大切です。
たとえば、ECサイトでの売上増加に対するKGIを設定する場合、単なる「売上アップ」ではなく、「半年以内に単月の売上2,000万円を達成」など具体的に設定します。

KPIとは

KPI(Key Performance Indicator)とは「重要業績評価指標」などと訳され、KGI達成に必要となる、各プロセスの目標を数値化した指標を指します。
KPIは、特にWebマーケティング・営業などで用いられるケースが多いです。

KSFとKGI・KPIとの関係

KGI:2ヶ月で3kg減量
KSF:「運動」「食事制限」など
KPI:
・毎日40分ウォーキングする(運動)
・1日1600kcalの摂取に抑える(食事制限) など

KSFの設定例

KSF分析のためのフレームワーク5選

KSFとは?KGI・KPIとの違いや分析方法、設定例を紹介


KSFの抽出・選定においては、フレームワークによる分析が有効です。
ここでは、一般的に用いられることが多いフレームワーク5選を紹介します。

3C分析とは、次の3つの視点をもとにKSFを抽出するフレームワークです。

  • Customer(顧客・市場):顧客層や顧客ニーズなど
  • Competitor(競合):競合他社の現状や市場シェアなど
  • Company(自社):自社の強みや弱み、評価など

3つの頭文字「C」を取って、3C分析と呼ばれています。CustomerとCompetitorは外部要因、Companyは内部要因です。

まず、Customer(顧客・市場)分析を行い、どのような人が顧客ターゲットなのか、顧客ニーズにはどのようなものがあるのかといった、顧客層・顧客ニーズ、市場動向・環境などの現状や変化を把握します。
この分析で、KBF(購買決定要因)の抽出が可能です。

次に、Competitor(競合)分析を行い、競合他社の現状や市場シェア、強みや弱み、受けている評価、顧客ニーズへの動向などを把握します。

その後、Company(自社)分析を行って、自社の強みや弱み、どのような評価を受けているかなど、現状の把握と競合との比較を行います。

5F(Five Forces)分析とは、次の5つの視点をもとにKSFを抽出するフレームワークです。

  • 新規参入の脅威
  • 代替品の脅威
  • 売り手の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 競合他社との敵対関係

新規参入・代替品の脅威は外部要因、それ以外は内部要因です。

外部要因として、新規参入の脅威には、法改正や規制整備、技術革新、経済成長率の低下など、新規参入するうえでの脅威が挙げられます。
代替品の脅威として挙げられるのは、代替品になり得る商品やその価格、提供価値などです。

内部要因として、売り手の交渉力には企業数や力関係といったサプライヤーの現状など、買い手の交渉力には販売業者数などの、各交渉力の強化により利益低下につながる脅威が挙げられます。
競合他社との敵対関係として挙げられるのは、競合や業界の現状など、競争関係の激化につながる要素です。

5F分析によって、業界における現状の明確化や、自社の「機会」と「脅威」の分析ができ、業界における差別化を保てる地位獲得のためのKSFを抽出します。

SWOT分析

  • Strength(強み)
  • Weakness(弱み)
  • Opportunity(機会)
  • Threat(脅威)

SWOT分析とは?

4つの頭文字「S・W・O・T」を取って、SWOT分析と呼ばれています。StrengthとWeaknessは内部要因、OpportunityとThreatは外部要因です。

まず、外部要因のうち、自社にとってプラスとなるOpportunity(機会)、マイナスとなるThreat(脅威)を分析します。
機会や脅威として挙げられるのは、技術革新による変化や経済情勢、ビジネスチャンスまたは危険要素になり得る環境変化や、競合の参入や撤退といった動向、顧客層やニーズの変化などです。

次に、内部要因のうち、自社にとってプラスとなるStrength(強み)、マイナスとなるWeakness(弱み)を分析します。
強みや弱みとして挙げられるのは、商品・サービス力、技術力や運用経験、情報のアピール方法、競合と比較した強みや弱みなどです。

PEST分析

PEST分析とは、次の4つの視点をもとにKSFを抽出するフレームワークです。

  • Politics(政治的要因)
  • Economy(経済的要因)
  • Society(社会的要因)
  • Technology(技術的要因)

4つの頭文字「P・E・S・T」を取って、PEST分析と呼ばれています。すべて外部要因です

Politics(政治的要因)では、法律や条例、税制や政権交代などの政治的要因が、自社にどのような影響を与えるかを分析します。
想定される例としては、薬事法や派遣法の改正など、業種によってはダイレクトに影響を受ける法改正においては、市場の勢力図が変わるタイミングでもあるため、早めの対応が必要などの分析結果です。

同様に、経済成長や株価・金利などのEconomy(経済的要因)、社会構造や消費行動などのSociety(社会的要因)、イノベーションや特許などのTechnology(技術的要因)を分析し、自社への影響を把握したうえでKSFの抽出につなげます。

バリュー・チェーン

バリュー・チェーンとは、企業の活動を、製造やサービスなどの「主活動」と、人事労務や技術開発などの「支援活動」に分け、どのプロセスでどのくらい「付加価値」が生じているかを明確化するフレームワークで、内部要因の分析に用いられます

データ分析基礎知識サイト

回帰分析は予測をすることが目的のひとつでした。身長から体重を予測する、母親の身長から子供の身長を予測するなどです。相関関係を「Y=aX+b」の一次方程式で表せたとすると、定数の a (傾き)と b (y切片)がわかっていれば、X(身長)からY(体重)を予測することができます。 以下の回帰直線の係数(回帰係数)はエクセルで描画すれば簡単に算出されますが、具体的にはどのような式で計算されるのでしょうか。

単回帰分析の実際

相関係数 correl (Yのデータ範囲,Xのデータ範囲) 傾き slope (Yのデータ範囲,Xのデータ範囲) 切片 intercept (Yのデータ範囲,Xのデータ範囲) 決定係数 rsq (Yのデータ範囲,Xのデータ範囲)

相関係数とは

(1)XとYの共分散(偏差の積和の平均)とは
「XとYの共分散(偏差の積和の平均)」という概念がわかりづらいと思うので、説明をしておきます。 先ほども使用した以下の15個のデータにおいて、X,Yの平均は、それぞれ5.73、5.33となります。1番目のデータs1は(10,10)ですが、「偏差」とはこのデータと平均との差のことを指しますので、それぞれ(10−5.73,10ー5.33)=(4.27,4.67)となります。グラフで示せば、RS、STの長さということになります。

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