火データ分析の勧めIII(ちょっぴり統計分析~相関と回帰の紹介~)~Excelを使って自社の業務データを整理・分析してみよう!その4(P2)図4-2の12ヶ月移動合計グラフを見ると、確かに右肩上がりであり、今後12ヶ月つまり来年1年間も売り上げが増加傾向であることは分かります。近似直線の当てはまりの程度を示すR-2乗値(決定係数)も0.7645と関係が高いことを示していますが、時系列分析で気を付けなければならないことは、時間の推移とともに上下、増減の変化が顕著で、前回説明したような2項目の間で相関を見出すということは出来ないということです。前回は取り扱う商品点数が増えると売上高も増えることに相関が見られ、いわゆる業界の取引ルールのようなものが示されていました。時間軸は景気の変動や消費動向などのトレンド(動向)を基本としているため、業界ルールや慣習などというベーシックな関係とは違い、確かな相関というものを見出せないのが重要な点です。ここで時間的なトレンドを分析する時に回帰分析と言わず時系列分析と言う理由があります。図4-2のグラフもよく見ると図4-3のような傾向が見られませんか。12ヶ月移動合計グラフも2010年3月から9月までは順調に右肩上がりですが、翌10月から2011年6月までは逆に若干ですが右肩下がりの傾向が見えます。続く7月から2012年3月までは一転して前にもまして右肩上がりの傾向です。いった変化を回帰分析により近似線を引くと多項式を使った図4-4のようなことになるのですが、ビジネス上の分析ではたまたま上手く近似はしているが、時間の経緯とともにすぐ変化するのではという危惧を持たざるを得ません。近似式も一般には難しすぎ馴染まないというのが本音です。そこで図4-3で示したように3つのグループ(ここではたまたま3つに分けたが、2つでも4つでもグラフの傾向で分け方は変化します)で折れ線グラフを分けて表示し、来期の予測が可能な直近の3番目のグループで近似直線、近似式を表示して来期の販売数の予測計算をしていきます。4「いいね!」ボタンを押していただくと、最新情報をお届けできます。フィードの購読もできます。