データ分析・解析 (セールス・マーケティング分析 予測分析) の依頼・外注

分析をしても、左辺と右辺のデータに相関がない場合は、エラーになることがありますので、事前にエラーにならないかのチェックをします。
そのために、次のような作業を進めます。

1. ミーティングで方程式の左辺と右辺を決めます。
2. 日々のデータを提出いただきます。
3. 当方で分析をします。
4. エラーとなった場合は、報酬は発生しません。
5. エラーがない場合は、発注手続きをしていただきます。
6. レポートを作成、提出いたします。
7. プレミアムの場合、上記プランのデータについて、ご担当者様に分析方法をオンラインで指導いたします。

最短クリック1回でロジスティック回帰分析ができるExcelファイルを作成致しました。

【使用方法】
①元データを入力シートに貼り付けます。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除します。（多重共線性の問題）
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③「ロジスティック回帰分析 実行」ボタンをクリックします。
④目的変数への寄与が最も小さく削除して良いと判断される説明変数が表示されます。
　├ 削除する場合は上記②と同様にクリック1回で削除できます。
　└ 削除して良い説明変数がない or 削除しない場合はこれで操作は終わりです。

【カスタム可能な点】
・使用方法②の多重共線性を判断する基準値
・使用方法④の削除して良いと説明変数を判断する基準値
・結果を見るときに便利な今回見たかった割合の呼び名（例. 合格率、CVRなど）

【結果】
・ロジスティック回帰式の確認
・精度の評価（サンプルの的中率）
・サンプル数の評価
　└ 目的変数の発生 or 非発生の少ない方のサンプル数が、最終的な説明変数の10倍必要と言われていますが、諸説ありもっと少なくても良いという学説もあります。
・お試し計算
　└ 各説明変数を試しに入力して、その条件の目的変数（合格率など）を算出するセルを用意しています。
・各変数解釈
　└ 偏回帰係数やオッズ比を載せています。またオッズ比とは簡単に言うと「各説明変数が１増加したときに影響度合い」なのですが、10増加した場合はオッズ比は10倍ではなく10乗なので「〇増加したときのオッズ比（〇乗）」を計算するセルも準備しております。
　※ややこしいと思いますが、説明文も載せておりますのでご安心ください。

Python, R, Tableauなどを利用してデータ分析を行い、オンラインショップやビジネスの売上拡大をお手伝いします。

顧客分析、売れ筋商品分析、ABC分析、T検定、ABテストによるマーケティングなどを行います。また、可能な限りわかりやすく図などにしてご説明することを心がけています。

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。