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ビジネスデータサイエンス実践力養成講座
実践力の養成5
回答
普通目盛と対数目盛は用途によって使い分けます。
講座内の説明にあるように、特に時系列の傾向を見るときは対数目盛の方が把握しやすいと思います。
一般に、プレゼン用等に用いる場合は普通目盛がよく使用されますが、
対数に慣れていない、知らない方が多い等の理由により普通目盛が使用されている場合が多いと思います。
量のデータを時系列に並べるときは、対数目盛の方が判断しやすいですが、比率のデータを時系列に並べるときは、そのまま普通目盛でいいと思います。
比に注目するときは対数目盛、量に注目するときは普通目盛ですが、分析は、比に注目する場合がほとんどですので対数目盛がよく用いられます。
学会などで発表する場合、グラフは分析のために使用する場合が多いので、原則、対数目盛です。
(散布図でも対数目盛が推奨されます)
慣れるまでは、普通目盛と対数目盛によるグラフ両方を作成しどちらが理解しやすいか検討してください。
是非、対数目盛を活用してください。
回答
予測の手順は下記の通りになります。
1)季節指数を求める
2)TCの予測値を求める
・2年分のデータを用いて12項移動平均により20年7月~21年6月迄の値を求める(P29のオレンジ色の実線)
・20年7月~21年6月迄の値(P29のオレンジ色の実線)を用いて最小二乗法により、21年7月以降を予測する。
目的は22年1月以降の予測ですが、そのためには21年7月から12月の値も予測し、この値を用いることになります。
3)2022年1月以降の予測値は、TCの予測値×季節指数になります。(EXCELシート TC予測を参照)
P29の売上高実績グラフに22年1月以降を追加してグラフを作成したい場合は、上記3)の予測値を続けて入力します。
12項移動平均は、あくまでも過去の24か月の実績データから傾向(TC)を把握するための分析方法です。
この場合のデータは実績データのみであり予測データは使いません。
従って、22年の予測値を使って12項移動平均を行っても意味はありません。
回答
それでいいと思います。
予測方法(トレンド、季節指数)の算出方法は分析者に委ねられます。
例えば、猛暑が予想されるのであれば過去猛暑の年度を、分からなければ過去の平均を使用することが多いと思います
トレンドも、最近急に伸びているようでしたら最近の年度で算出し過去は無視してもいいと思います。
回答
説明変数は独立している変数で構成されるのがベストですが、
例えば、
売上高が性別の影響を受け(例えばデザインが男性受けする)、かつ所得の影響を受ける(高額商品)の場合、
従属変数は売上高、説明変数は性別、所得で分析を行います。
そして分析結果は、回帰式と精度(決定係数)、及び性別と所得がどの程度の割合で売上高に影響を与えているかについて求めます。
2つの項目に”無相関”はあり得ないので、ある程度相関があっても分析を行い、分析結果の解釈時に勘案するのが一般的であると思います。
回答
季節変動の加重は、分析者に委ねられます。
・予想に、直近の季節変動の動きを重視したい場合
直近に重きを置いた加重平均を行います。
(例)1年前の実績(a)50%、2年前の実績(b)25%、3年前の実績(c)25%の場合
a×0.5+b×0.25∔ℭ×0.25
となります。上記%は、分析者が恣意的に設定します。