R言語を使った重回帰分析でデータ分析します

データ解析代行　～多次元データから予測モデルを構築する～

　今日，小売店では多くのデータが蓄積されています。商品の売上データ，顧客の属性データ，競合店のデータなど，店舗運営に関するデータは膨大です。 　このような多次元データは，そのままでは解釈が難しく，活用されていないのが現状です。そこで，データ解析が必要になるのです。 　今回のサービスでは赤池情報量基準(AIC)によって最適化された重回帰分析を扱います。 　まず，単回帰分析は1つの説明変数と目的変数の関係を分析する手法です。例えば，商品Aの売上(目的変数Y)と商品Aの広告費(説明変数X)の関係を分析できます。広告費が多い時ほど売上が伸びる正の相関があれば，広告費は売上をある程度説明できる重要な変数といえます。 　一方，重回帰分析は複数の説明変数と目的変数の関係を分析する手法です。商品Aの売上には，広告費に加え，陳列スペースや販売員の人数など，複数の要因が関係しています。重回帰分析は，これらの複数の説明変数を使って売上を予測・説明することができます。 　本サービスでは，お客様から頂いたデータに重回帰分析を適用し，目的変数を最も説明できる要因をご報告いたします。データ解析サービスをぜひご利用ください。