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特集『夏だ!スキルだ!3日で絶対!習得シリーズ 2020』(全30回)における「統計学」(全6回)のその3は、その2に続いて主人公が統計分析のパワーを身に付けていく。「訪問1回当たりの売上高」をアップさせたい、それには何をしたらいいか。いよいよ重回帰分析の出番だ。

>>【統計学その2】『データ分析で絶対やってはダメな「無価値」なこととは?【ストーリーで学ぶ統計学】』から読む

■あらすじ
事務機器販売会社「オフィス・デイリー」はこの1年、販売低迷に悩まされている。営業部の若手社員、真板直は、部長からいきなり販売必達プロジェクトのリーダーに任命され、その原因を突き止め対策を立てようとデータと悪戦苦闘するうちに、統計学の面白さ、実用性に気付く。最初はデータを円グラフにすることしかできなかった社員が、先輩社員と統計学の達人、西内啓氏にビシビシ鍛えられながら、ビジネスで統計学を実践していく。西内氏に「ビジネスに統計学を使う際に一番重要なのは、分析作業そのものよりもむしろ、正しい分析の方針を立てるということ」だと教わった真板だが……。

■登場人物・設定

真板直

◆真板 直(まいた・すなお)
入社3年目の営業部員。何かあるとすぐに「まいった」と弱音を吐く癖があるが、責任感が強く、任された仕事をやり遂げようとする努力家。理系で数字には強い。

向井未来

◆向井未来(むかい・みらい)
入社8年目の営業部のエース。キャリア志向が強く「そんなんじゃだめよ」とすぐにだめ出しする癖がある。トレンドやファッションにも敏感な今どきの女性。

堂下裕三

◆堂下裕三(どうした・ゆうぞう)
営業担当部長。面倒見が良く部下に慕われている。心配性で、「どうした?」が口癖。真板を何とか成長させようと気に掛けている。

◆オフィス・デイリー……事務機器販売会社。年商10億円、従業員70人の中小企業。取引先は約1000社、営業部員は30人。最近、売り上げの減少に悩んでいる。

ストーリーの中に出てくる企業名、人名は全て架空のものであり実在する企業や人物とは一切関係ありません

訪問1回当たりの売上高を
最大化するにはどうする?

「『習うより慣れろ』だ。一緒に分析の方針を立ててみようか。君はこのデータからどんなことが分かるとうれしいと思う?」

「やっぱり、どうすれば訪問1回当たりの売上高を最大化できるのか、ということです」

「よし。じゃ次に『訪問1回当たりの売上高』を左右するかもしれない要素、統計学ではこれを『説明変数』と呼ぶんだけど、これにはどんなものが考えられるかな」

「えーと、訪問回数、訪問事由、それから訪問先企業の規模によっても売上高が変わるんじゃないでしょうか」

「ほぅ。未来が電話してきたときに言ってたけど、真板くん、なかなか筋がいいね」

「え?ほんとですか、未来さん。ありがとうございます!!(泣)」

「ちょっと!喜ぶのはまだ早い。そんなんじゃだめよ、だめだめ!」

「出た!未来のだめ出し(笑)」

「ちょっと西内くん、ちゃかさないで!真板くん、何かが足りないことに気付かない?」

「え?ちょっと待ってください……。そうか!訪問先企業の規模を示すデータが抜けてますね」

「その通りよ。堂下部長からは営業日報に加えて、取引先企業のデータ(下図)ももらってるでしょ?この二つのデータをひも付けする必要がある」

 言うが早いか、未来は営業日報と取引先企業の二つのファイルを開くと、あっという間に両者をひも付けていく。

データのひも付け方法は本特集【統計学その4】『Excelでできる統計術、「クロス集計&データひも付け」分析法』を参照

「か、神だ……」

 感嘆する真板だったが、ふとあることに気が付く。

「あれ?未来さん、取引先のデータには売上高、資本金、従業員数があるのに、どうして従業員数だけをひも付けたんですか」

「ふふふ、いいところに気が付いたわね。重回帰分析では、互いに関連性が高い説明変数同士を同時に使うと適切な分析ができなくなるの。一般的に、売上高の大きい会社ほど資本金も大きく、従業員数も多い傾向があって関連性が高い。だから今回は、その三つの中から従業員数だけをひも付けしたというわけ」

「西内さん、これで準備はOKですね!」

「いや、もう一つやることがある。重回帰分析をするには、全ての変数が数字である必要がある。つまり『飛び込み』や『紹介』という項目を『ダミー変数』という数字に置き換える作業が必要なんだ」

 まいったな。また難しくなってきたぞ。思っていることがすぐ顔に出てしまう真板に、未来が助け船を出す。

「まいらなくても大丈夫よ。ダミー変数というのは、数字化する項目のうちどれか一つを「0」に、それ以外を「1」にするだけなの。今回は、『飛び込み』の項目を0に、それ以外を1にするわね。やってみるからよく見てて」

ダミー変数の作り方は【統計学その5】『Excelでできる「重回帰分析」、結果の読み方までスッキリ解説』を参照

 再び神業のようなエクセル操作で、分析用のデータを整えていく未来。

「よし、準備完了!西内くん?」

「分かった。さあ、真板くん、重回帰分析を始めようか」

「は、はい!」

重回帰分析の操作方法は【統計学その5】『Excelでできる「重回帰分析」、結果の読み方までスッキリ解説』を参照