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h-n
2019/05/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析のtとかpの意味をもう少し詳しく知りたい。

kami5
2019/05/18
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

まだまだ腑に落ちていない。

tarimo
2020/02/10
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

1度で理解できるレベルではなかったので繰り返し見てみようと思う。

poron
2019/06/14
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

だんだん難しくなってきた。

kayo2020
2020/03/28
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

今の時点では、実際に例題のような形でいくつか試してみないと理解できそうにないが、
過去データがあるものについて、将来の予測を立てるときには
教わった公式に当てはめて確認していくようにしたい。

yoshimura-1025
2020/03/27
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

回帰分析をエクセルでする方法を教えて頂いたので身近なことからしてみようかなと感じました。

norihiro1978
2020/03/24
メーカー 営業 一般社員

様々な要素の関係性を見つけだし、他にも関連している因子がないのかを考えながら分析することが大切なのだと感じました。

t0mmy_h0ney
2020/03/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

・t値が目的変数に影響する度合いを表していて(だから2より大きいのが良い)、P値が偶然その結果になる確率を表している(だから0.1より低い方がいい)
・定性データもダミー変数で説明変数にすることができる

ygch
2020/03/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

もう一度確認します。

temple_stone
2020/03/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

今までわからないままに通り過ぎてきた解釈を、今やっと理解できました。

shusaku_h
2020/03/22
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

直観的に関連があると思っているものについて実際に同程度の関連なのか、数値化していくことで説明がしやすくなる。

kazuxyz001
2020/03/22
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図のグラフは作ったことがあったが,R2の使用方法が分からなかったが,今回の説明で知ることができた。実際に役に立てられるかは,分からない。勉強不足です。また,学んだことが,本当に理解できているかかなり怪しい気がする。

takemaru1968
2020/03/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

現状を知り、次に生かせる思考を学びました。

user-d956931099
2020/03/19
  

一度で理解するのが難しい内容だった。

kiyo44
2020/03/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

単語を覚えることも勉強ですね。

tm-1005
2020/03/12
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

漠然と感じているものを数値化するのは非常に合理的だ!!

ys-sa
2020/03/11
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 一般社員

エクセルで実際に使用する計算式の紹介もほしいが、まずは概念の理解としては良かった

gakoken9
2020/03/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

学習の反復と実データを用い手を動かして分析することで、理解を深めたい。

koko_2020
2020/03/08
メーカー マーケティング 一般社員

回帰分析を実際に活用するには、もっと事例を見たり何度も繰り返し復習が必要。
私が仕事で扱っている商材の販売台数を予測するなら…「月」と「顧客在庫数」が説明変数として考えられるだろうか…。でもなんだか違う気もするのでもっと勉強しよう。

momoriko
2020/03/06
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

普段見ていたグラフについて、細部まで意味がわかりすっきりしました。

kuntama
2020/03/06
メーカー 専門職 一般社員

メーカー企業においては、開発部署など、定常的に図面を発行していますが
その中で単純な誤記が頻出するのがどの時間帯、季節、経験年数、業務負荷で起こるのか?
データを集めて回帰分析すると対策につながる結果が出てきそう。

mikio_7460
2020/03/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

一回ではなかなか理解が難しいので繰り返し見て理解を深めたい。

m-sumika
2020/03/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

なかなかすぐに導入出来る訳ではないが、エクセルの相関係数などは使いやすく、データの信頼性を図るツールとして使ってみたい。

inoueyuuta
2020/03/04
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

難しく一度では分からない。繰り返し勉強します。

sho_0221
2020/03/03
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

現時点では、使うことはないですが、エクセルで簡単かな作れるということわや頭の片隅に入れておきたいと思います。

un-tomo1234
2020/03/03
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

難しいので繰り返し学びたい。

tech-77
2020/03/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析はExcelを使って手軽に調査できるのがメリット。手元にあるデータの組み合わせでちょっと回帰分析をやってみるくらいの価値はありそう。

tadashi-0413
2020/02/28
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

過去のデータから未來を予測できることが、理解出来た。重回帰分析の考えは再度確認して見ます

rie_4323
2020/02/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 一般社員

感覚的にとらえていたことを数値化して分析できるため、とても有用に思うが、変数を設定するのが難しそうと思った

inoue0319
2020/02/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

意味や、目的はわかったが、使いこなすまでには、自分でやってみないといけない

waka1912
2020/02/18
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析により数値化できることは理解できたが、業務に活用するにはモデル化することが非常に難しいと思います。

hiroue
2020/02/17
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

ほとんど使えていなかったので、データを使う際には気をつけて見るようにしたいです

toshiki-suzuki
2020/02/14
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

数字理解不能…言いたいことは解るのだが…。

namakichi33
2020/02/13
インフラ・公共・その他 マーケティング 部長・ディレクター

重回帰分析は知らなかったので新鮮でした。

shotaro5758
2020/02/10
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

・営業アポどりの連絡とその返事を貰える時間帯とか、赤ちゃんが泣く時間と気温とか、世の中のすべてを回帰分析したら面白そう。

take_32r
2020/02/08
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

はっきりいって、私の頭では理解するのが難しい。ただ、販売予測などに必要な分析論だということはわかった。Excelなどのツールを活用して、簡単に予測が立てられそうなので、数字が苦手でもなんとかなりそう。

miyasato0112
2020/02/03
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析をやったことがなかったため、まずは使ってみようと思います。

hirata_eriko
2020/02/03
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

販売予測などがどのように行われているのか、その一端を知ることができました。

t_iguchi
2020/02/03
メーカー マーケティング 一般社員

重回帰分析のエクセルでのやり方と、
実務ではエクセルでの分析には限界(10万レコード以上はエクセルが落ちる等)があることも、留意点にあるとよりよいと思います。

koyakoya
2020/02/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

復習として参考になりました。
重回帰分析の結果、どの説明変数を変えてゆくべきか・・・・。t値と現実に乖離があるため、いつも悩んでいます。

grtomo
2020/01/30
インフラ・公共・その他 マーケティング その他

ゴルフ練習場勤務ですが、天気と、シフトにはいっているフロントスタッフと、来場者数の関係性を、回帰分析を使って解いてみたいと思いました。

buddyz
2020/01/28
広告・マスコミ・エンターテインメント クリエイティブ 経営者・役員

目的はわかるが、式が全然わからなかった

rikm0620
2020/01/27
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

予測出来ない業務があります。しかし関係のある変数があるので分析し、予測が立てられそうです。

yohichi
2020/01/26
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

実際の業務でも回帰分析を使用したい。

adhead
2020/01/26
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

単回帰分析がより簡易であるから必要以上に使いがちだと思う。実際は重回帰分析のように複数の、想像以上にたくさんの変数が関係していることの方が多い。
前提条件をそろえるのは非常に重要な観点。かつて長期に使用されてきた前提が定数であるかのように扱うから、今までと違う市場でビジネスする際に間違った条件を前提として使い、失敗する。

ki91075
2020/01/25
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 部長・ディレクター

解析学び、数値的根拠を持って営業活動に生かすようにする。

ultrarunner2
2020/01/25
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

漠然と経験的に関係がありそうな要素を客観的にどのくらいの関連があるのかしめすことができるので、もう少し勉強してみたい。

0000336648
2020/01/24
メーカー マーケティング 一般社員

重回帰分析のp値、t値、補正R2の算出の仕方が知りたい。

kumazawam
2020/01/20
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

普段から使ってないと忘れてしまいます。

k-am
2020/01/19
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 一般社員

回帰分析を活用したことがないので、講義を見ただけでは、変数の考え方などまだ理解できていない。
もう少ししっかり理解してみたい。

masarukanno
2020/01/18
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

エクセルを使った分析の仕方、苦手でしたが理解できました。活用していきたいと思います。

naoki-1967
2020/01/17
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

すでに活用しているが知識として勉強になった。

furutom
2020/01/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

回帰分析について、身近な事例で分かりやすく解説されていて、説明する際に役立てられそう。学びが深まった。

undertail_0417
2020/01/12
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

一回で理解が出来なかった。
もう一度見てみよう。

ke_ke
2020/01/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 部長・ディレクター

経営の上で数の予測は難しく、上層部からは精度を求められる。過去の傾向分析ばかりに頼っていたが、回帰分析に挑戦しようかという気になった。まずは意味のある説明係数を見つけなくては。

yskysk
2020/01/09
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 一般社員

業務に直接活かせそうではないが興味深かった

atsuko_0816
2020/01/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

色々な関係性から分析が出来、大変参考になりました。

yoosu313
2020/01/09
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

重回帰分析において膨大なデータからの説明変数の決定は重要で、分析の積み重ねが必要であると感じた。

tottin
2020/01/09
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

思い込みで関連があると思っているデータの確認に使える

hajime68
2020/01/07
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

実際の場面で活用するにはかなりの労力が必要だと感じた

hamaken621
2020/01/07
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

様々な業務において有効と思われるシーンは多いが、結果をどのように捉えるかが難しい。適切により慎重に行う必要がある。

takashi_mahara
2020/01/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

数値化が重要である事を再認識した。

tk58
2020/01/06
メーカー 営業 一般社員

r*2やt値,p値に関して概念を知ることができたのは非常のよかった。
自分でも分析をできるようにExcelの使い方を確認するようにする

nb14
2020/01/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

理屈はわかったが、回帰分析(特に重回帰分析)は何度も自分でやってみないと身につかないと感じた。自社の簡単なものからまずは分析してみたい。

sesame
2020/01/05
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

数値で測れない仕事なのであまり具体的なイメージがわかなかった。かつ、重回帰分析が難しくて講義を聞いただけではわからないで、目学問になってしまっているかもしれないが、概念は理解した。

kazumasa622
2020/01/03
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

Regressionのx軸とy軸の入力の意味合いがよく理解できたので、今後の入力ミスが減らせると感じました。

stv0303
2020/01/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析のことは、あまり熟知していなかった。今後、外部要因などによる影響を数値化したいときに、活用したい。

nuuska
2019/12/30
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

回帰分析:ある変数と目的とする変数の関係性を数式を用いてグラフ化することで相互の関係性を明らかにする。

super-cub
2019/12/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

理屈的には製造条件と不良率のような関係の分析に使用できそうだが、製品の種類が多種多様であり、さらにそれぞれの製造条件を決めている因子は多数あるため、その関係性を解明するのは楽ではないが、挑戦する価値のある分析手法であると感じた。

umo
2019/12/29
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

いままで、業務で使った事がない手法でとても勉強になりました。身近な数値からチャレンジしてみたいと思いました。

user-c0872edb16
2019/12/27
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

今後販売強化をしていきたい商品はどういった条件が最適な販売方法かを知るために役立つと思います

yuji13
2019/12/24
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析は業務で実際に活用するのはハードルが高そう

jc61grom
2019/12/24
メーカー 営業 部長・ディレクター

短時間では難しい講義でした、自社の簡単な例を探してみます。

tak-y
2019/12/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

感覚ではなくデータに裏付けられた説明を出来るようにしていきたい

ryoken
2019/12/21
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

単なる推測、予測、経験則だけに頼らない計画立案ができそうである。

kokeshi1
2019/12/19
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

Excelで簡単に散布図→回帰線を求めることが出来ると知れて良かった。

ladohana
2019/12/17
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析をするデータを入手することが難しい

ando_13839
2019/12/13
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

予算の達成見込みに重回帰分析を用いることで、KPIを決め、活動分析を行うことができる。マネジメントを行うに必要な手法と考えます。

yama_1101
2019/12/10
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

重点事項の予測に際し、データ集計から考察する事が多々あるが、考察基準が不明確であった点を改善して取り組む必要性がある事を感じた。

masahiko0921
2019/12/05
コンサルティング・専門サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析はとても苦手な分野だが、これからの業務に生かしたいと思います。

kyabetsu-taro
2019/12/05
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 一般社員

重回帰分析の部分は、難しく、活用どころか、理解しきれているか疑問です。
ただ、使い方によっては、ものすごく有用である感じは、強く持ちました。

yoshiaki_1003
2019/12/05
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

自分で回帰分析をやってみるとなると難しい感を受けるが、理論を認識して仮説をたてながらチャレンジしてみたい。

hero_1966
2019/12/03
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析で売上予測を立てる方法を学んだので、業務に生かしたい。

ricohiroto
2019/11/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

いつも頭の中だけで考えてしまうことが多いのですが、図示して、共有するためにも、活用して行きたいと思います。

kenichiro
2019/11/19
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析のt値とP値の意味合いを理解する必要あり。

mizuno_111228
2019/11/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

説明変数をどのように見つけるのが難しい。実際のビジネスでは例のように単純ではないため、単回帰であっても説明変数部分を見つけるのが難しいと思われる。

kawase_mariko
2019/11/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 クリエイティブ 一般社員

どういう目的で使われるものなのかはわかりましたが、
使い方が全く理解できませんでした。
係数と切片の説明がありませんでした。

daiki1531
2019/11/11
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

変数の選択が最初は難しそうだが慣れていきたい。

knhk
2019/11/10
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

まだまだ腹に落ちていない。

koyamahi
2019/11/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

データ分析の資料でなんとなく回帰分析を見ていたが、ようやく意味が分かった。これからデータ分析を見る際にはこのカリキュラムの内容を活用することで実際の業務に活かしたい。

ico
2019/11/04
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

一度の学習では腹落ちしなかったので、復習してしっかりと定着させたい

n_akiyoshi
2019/11/03
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

Excelでの作業を具体的に見れてとてもよかった。

migiwakako
2019/11/02
金融・不動産・建設 その他 一般社員

む、難しい・・・。ここまで考えてなかった・・・。(汗)

aseo
2019/10/31
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 一般社員

重回帰分析の手法を身に付ければ、結果に寄与する因子と程度が分かるので、ありとあらゆる行動が効率的にできるのではと感じた。

manabist123
2019/10/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

回帰分析は仮説を検証するうえでの一つの方法となると思う。

no-1105
2019/10/26
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

活用して行こうと思います

issau133
2019/10/25
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

回帰分析を行うことで、販売数が増加する要因やどのような事柄が関連しているか、一見すると深く係わっているような事でもデータを出すことで客観的に関係性を見ることが出来るので面白いと感じました。

jumjum
2019/10/22
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

重回帰分析をする機会はあまりないですが、いろいろ分析し、相関関係を見つけていきたいです。

omori
2019/10/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

天気とアイスの関係性は如何にも、だが、単品ごとの予測を立てようと思うとやはりAIの力が欲しいですね。また、こんな単純そうな相関ですら、その時々の値段など、重回帰的な思考が無いと足元をすくわれてしまいそうだ。

t-hiraga87154
2019/10/15
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

感覚的なものを定量的に捉えることができるので様々なシーンで活用できると思う。ツールとしてExcelレベルで済む範囲ならばなおさら。

taka0912
2019/10/12
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

実際の場で使ってみます。

sansei
2019/10/10
金融・不動産・建設 コンサルタント 一般社員

実際に販売活動するときのデータは、取れる要素はとりたい思った。

k-kin
2019/10/06
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析のtやp、係数といったワードを具体的にもっと勉強して分析につなたい。

mtgood
2019/10/01
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

計算式は難しくあまり理解出来なかったが、売上と気温の関係は応用できそうだ。

toshi6819
2019/09/28
メーカー 営業 一般社員

回帰分析について理解できた。

daishi_k
2019/09/27
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

業務で活用するには感度良く「アタリ」を付けた上で、データを集計する必要がある。

そうでないと、いつまでたっても有効な因果関係が見つからないため。

kenji364
2019/09/24
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

自分の業務において、回帰分析が出来るよう応用してみます。

rieikeda_777
2019/09/23
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

実は最近、回帰分析をして分析結果を出しました。役に立ちます。

gs51
2019/09/22
金融・不動産・建設 その他 一般社員

売上高や指標など営業上の課題の原因分析・対応策策定に活用したい。前提となる変数選定には、センスと仮説シナリオ力が大切であるため、磨きをかける努力を怠らないようにしたい。

masa926
2019/09/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

漠然と考えのではなく数値化し、グラフ化することで分析できることを知った。

y_123456
2019/09/14
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

製品分析値の変動理由を調べるのに役に立つと思われる。

j_ooo
2019/09/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析の内容を理解しました。

yusuke0507
2019/09/10
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

日常業務に活かすにはまだ非常に訓練が必要だと痛感した。

suama_1009
2019/09/07
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

excelの使い方があったので、復習しながら覚えていきたいと思います

okada_0520
2019/09/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

目的変数、説明変数がまだしっくりと理解できていかなと思います。復習要

shigetama
2019/09/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を用いることで説明変数、目的変数の関係を確認することができる。相関は決定係数の値により確認することができる。
売上予測をする場合に売りたいもの(目的変数)とそれに影響を与える要因(説明変数)を分析することが可能であり、有効な分析ツールである。

cocoro830
2019/09/02
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

製品設計にも役立つと思うのでぜひ活用していきたい

bintang
2019/08/31
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

散布図と合わせて、単回帰分析を業務のどこかで使えないか、意識しておきたい。

suzupower
2019/08/30
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 経営者・役員

活用方法はたくさんあると思うが、まだ数式に対して理解できないので経験値が必要だと思う。

k-wat
2019/08/30
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析によって漠然と感じていた異なる要素間の関係性を数値化する事ができる。

tomo-75119
2019/08/29
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 部長・ディレクター

是非、今後の分析に使ってみたいです。

nori2029
2019/08/28
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

グラフ作成の説明もあったので、実際に作って分析してみようと思った。

miho1967
2019/08/26
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

直感的に理解できることを説明するくらいにしか使ったことがないので、もっと使いこなしたいです。

tataran
2019/08/23
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

簡単ではあるがエクセルの使い方の紹介もあってよかった

h7
2019/08/18
商社・流通・小売・サービス クリエイティブ 一般社員

この内容だけでは外れ値を処理せずに、信頼度低めのとんでもない予測値を出しそう。誤った予測から大量に仕入れて大きな損害となる可能性もあります。説明を追加してはいかがでしょうか?

tomoyuki-1974
2019/08/17
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を行うことで正確な予測ができることを学んだ。今後は客観的かつより精度の高い予測の用いたい。

satou1227
2019/08/17
医薬・医療・バイオ・メディカル クリエイティブ 一般社員

あまり分析したことがないので試します。

s032862-kiku
2019/08/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際に活用したことがないので、実地で検証したいと思う。

nemika2014
2019/08/16
商社・流通・小売・サービス 専門職 部長・ディレクター

回帰分析を学ぶことで判断の正確性を上げることが可能となった
重回帰分析をこなすにはスキルを磨かないと活用できなさそう。
今回もなんども見直したが、実際の分析の段には再視聴が必要だろう

doppon4510
2019/08/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

数式は、実際入力してみないとイメージができない。

rururu15
2019/08/14
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

数学が苦手なものへとって数式があるだけで蕁麻疹がでる

taco-100
2019/08/13
金融・不動産・建設 クリエイティブ 一般社員

重回帰分析の計算、係数が理解難

bibizu19711217
2019/08/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

単回帰分析、重回帰分析それぞれについて、具体的な判断基準などが紹介されており、実際に活用するときに役立った。

hide_0024
2019/08/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析の概要は理解できたが、使いこなせるまでは理解できていない。
第三者に説明をしても、今のレベルでは「分析結果がこうだから」としか言えない気がする。

bemw1129
2019/08/09
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を行うことで、気づいていない関係性を見つけ出すことができる。。。
ということを、「しっかりやってみる」ことが必要だ。
たとえば、きっかけ×営業マン×年次×デザイナーなどで、
受注率の高低などを予測可能になるかも。。

kenta1116
2019/08/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析の説明やケーススタディをもう少し詳細に記載してほしい。
ただ、内容的には非常に有用的なものである。

glemass
2019/08/06
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析は今回の内容では理解出来なかった。

ya123ask
2019/08/04
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 一般社員

回帰分析は打ち手を考える第一歩なので、重要。ただやみくもに分析するのではなく、きちんと仮説をもつ(想像力を最初に働かせて)ことで、価値のあるデータ分析が可能だと思う。

maru1024
2019/08/01
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析による戦略の重要性を認識しました。

sailingteam
2019/08/01
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

何とか一発でクリアーしました。
R2、T、Pといろいろあります。

gota
2019/07/30
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

変数の関係性を見ていくことが将来の予測に役立つことは理解しているつもりだが、目的変数、説明変数、決定変数やt値、p値などなかなか腹落ちしない。要復習。

bta6033
2019/07/28
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

売り上げUPと実際の行動や事象が、数値的にどう関連しているのを
見出すことができるのが良い。

leoleo
2019/07/27
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

数式自体は難しく無いが、何か分からない

kirao
2019/07/25
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

算式の係数算出についてがポイントである点が理解できた。

takumatsumo
2019/07/24
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

この内容は難しく、未だにきちんと理解できない。

m-arai
2019/07/24
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

重回帰分析の説明がかなり省略している。
分散分析の説明が必要と考える。

akiakiaki
2019/07/22
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析と回帰分析の違い、まだまだ理解ができていない。

tera_tera
2019/07/15
メーカー 営業 一般社員

重回帰分析!おもしろい!会社のソフトの有効性を実感!

red_pine
2019/07/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 一般社員

業務ですぐに実践で使えるイメージを得ることができなかった。身近なデータにあてはめて試してみることからはじめてみようと思う。

aihara01
2019/07/13
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

関係性があると思われる事象を確認するのに、どんどん試していきたい。

nakatani_1123
2019/07/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

重回帰分析の解説で理解できない部分が多かった。R2、t、Pがよくわかりません。

ke_20190513
2019/07/12
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

EXCELで回帰分析が出来ることを知らなかった。今後活用してみようと思った。

hiroyoshi_tanji
2019/07/11
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

統計学の復習にとても役立つと思います。

heaven_777
2019/07/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

手段として普段使っていたが、意味を深く理解せずに使っていたことに気づいた。

flaflaflower
2019/07/10
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

普段の業務でよく使います。重回帰分析は説明変数同士の相関性が高いと意味がないのであまり使用しない。怪しい変数が多くて困った場合に当たりをつける程度で利用しますが、正式な報告の場面では使わないです。

yasyas
2019/07/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

復習して理解深めます。

n-mtmy
2019/07/10
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

慣れない言葉が多くて理解に苦労した

katope_39
2019/07/10
コンサルティング・専門サービス 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

説明変数を見つけるのはそう簡単ではない。
しかし、「とりあえず」調べるように意識していくしかない。

サンプルが多いものは「とりあえず」回帰分析するというクセをつけて
見落としがないように気をつけたい。

dai_84
2019/07/09
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

統計学の一部をここまでコンパクトにかつ簡易に表現しているものは珍しく、状によいコンテンツだと感じました。

yoyo
2019/07/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

変数を見つけるのが難しいが、考え方として押さえておくべきと感じました。

fumufumu2626
2019/07/07
メーカー コンサルタント 一般社員

マルチコリレーションへの配慮の必要性に触れても良いと感じた

1978_satoh_mot
2019/07/07
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

何を変数として置くのかが重要

akira-pana1995
2019/07/07
メーカー マーケティング 一般社員

tやpによる分析の確からしさの確認というのは知らなかった

okai_2018
2019/07/06
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

来店者を増やすために、変数を洗い出して、回帰分析してみると、有効な施策を打ち出せるかもしれない。

iyo
2019/07/06
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 一般社員

Excelでも散布図→式にすることで簡単に数値化可能

yusuke_
2019/07/05
コンサルティング・専門サービス 専門職 一般社員

重回帰分析のやり方をより詳しくやりたい

yasshi
2019/07/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

よい復習となりました。

ryo_0520
2019/07/04
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

販売予測資料として回帰分析を試してみたい。

user-bc6ab6a4c9
2019/07/02
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

ptrがwaがわかりませんnaa

haluca
2019/06/30
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 一般社員

やってみないと身につかない

nori-2019
2019/06/29
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

変数間の関係を見ることは、問題解決の打ち手を決めるのに役立つ。

jetstream0714
2019/06/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析で関係性を明確にすることで説明の信頼度を上げる事ができる。

u-kan
2019/06/25
広告・マスコミ・エンターテインメント IT・WEB・エンジニア 一般社員

どんどん難しくなってきた統計学

1110hsn
2019/06/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

説明変数が何であるかを見極める事が重要

gyouda
2019/06/22
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 部長・ディレクター

重回帰分析による予測を実践で活用する。定量的に仮説検証出来る。

yae
2019/06/21
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務で、じっくりと分析してみたい

ogiogio321
2019/06/19
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

tやP、R2乗の出し方の説明をもう少し詳しくしてほしい

shota-17027
2019/06/19
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

様々な説明変数による回帰分析を試すことで、説明変数と目的変数の予期しない関係性を示せる為実用して行きたいと思う

draemon
2019/06/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

名称は知っていたが、今回の説明で初めて理解した。

maru80
2019/06/18
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

回帰分析をする際には、過去のデータ(サンプルデータ)に異常値が含まれていないかを確認することも必要。

yukiko0341
2019/06/17
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析の概要を理解でき、仕事に活かしてみたい

meisan
2019/06/16
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

わかりやすかった。

m1111
2019/06/16
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

回帰分析をこれからの予測式として活用します

akko-1957
2019/06/16
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

回帰分析の仕方、考え方を学べたことが大変良かったです。

akiokun104
2019/06/16
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析で、将来の販売個数を予測できることがわかりましたが、その前提となる留意点(tとかp)の意味を習得することが必要。

kotaku3524
2019/06/15
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

基本的考えを持つことは重要

hidetane
2019/06/13
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

...............

02110310
2019/06/12
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

重相関についても学べました。

yosuda29
2019/06/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析
再度動画、自身で使用し理解を深める。

akkiyn
2019/06/11
金融・不動産・建設 その他 一般社員

回帰分析の大枠については理解できた。
詳細な分析方法やエクセルの使い方について知りたい。

kawa0531
2019/06/09
商社・流通・小売・サービス 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

天気も晴れとそれ以外であると微妙にずれて行きそうと感じた。

ayacchi
2019/06/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

旧版に比べ新版は分かりやすい。実際の業務で活用したい。

fk
2019/06/09
金融・不動産・建設 その他 一般社員

回帰分析を実際で活用していきたい。

bayan
2019/06/09
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

エクセルでの散布図の作り方を教えてもらえ参考になったが、有効な関係性を見つけるには経験が必要になると感じた。

oninionini
2019/06/09
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

せんもんてきですが、実践的な場面で使えるようになりたいです。

na-ha
2019/06/09
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

相関関数と、回帰分析が混在しがちの為、どちらを、どの場面で用いるかを復習します。

hacco
2019/06/08
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析は代理店の分析に使える
立地、個性、他要員

katsu330
2019/06/08
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 部長・ディレクター

回帰分析の仕組みを知らなかったので、その内容をもっと見ることで施策の精度も上がると思った。

sugi0602
2019/06/07
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

何となく意味はわかったが、使いこなすにはまだまだスキルが必要。

karinto-9
2019/06/07
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

回帰分析の方法が具体的にわかりやすく説明してあり良くわかりました。

tsuruga-1016
2019/06/06
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

旧版も新版も難しい…

rei_1986
2019/06/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析は説明変数2つ以上の場合に用いるもの。ただその説明変数と設定する因子は複数回分析を行って絞っていく事が必要と予想。頭の中に馴染むように練習問題等あるといい。重回帰分析による表の作り方は今のところ不明。

mits03
2019/06/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

基本事項の復習になります。

m_sekiya
2019/06/04
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

旧バージョンよりは、分かり易くなっているが、係数、t値、p値の意味がまだ今一つ分からない。どういった計算式なのか分かった方が分かり易いかも。

chokoma
2019/06/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

売上げに関係するプロセスを解明するのに役立てたい

hiroya14
2019/06/04
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

重回帰分析のやりかたの説明がなく、t値やp値、r2の求め方がわからない。

tanagon
2019/06/04
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

理解するのはまだまだ

momoi_1523
2019/06/03
広告・マスコミ・エンターテインメント コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

仮説を立証するための分析方法

hirotopia2019
2019/06/02
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

少し難しいが回帰分析を行う事によって、いろんな状況の変化に対応した予測が行える事で作業予測やトラブル予測など幅広く使えそうです。

unoki672
2019/06/02
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

何度も繰り返し学習して身に着けます

mi_s
2019/05/31
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析のtやpの求め方が詳しく説明されていると良かったのですが・・・。

shota0607
2019/05/30
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

内容が比較的難しいと感じた

wakarang4325
2019/05/30
金融・不動産・建設 営業 一般社員

P値について、5%未満の場合、説明変数として使用できると認識していたが、10%未満でも使用できることを初めて知った。

spring-winter
2019/05/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

単回帰分析は理解できましたが、重回帰分析は少々難しいです。
エクセルを使って回帰分析をしてみます。

user-9e023d3c97
2019/05/29
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 一般社員

漠然と考えるのではなく、データに基づき行動していくことの必要性を改めて感じた。

k_kurosawa
2019/05/29
メーカー 経理・財務 部長・ディレクター

概念は理解できたが、実際に使ってみたことがないので体得した感じはしない。実務で定量分析してみる価値があると感じた。

hiro1234
2019/05/28
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

販売予測のたて方の参考になった。

satoshi1126
2019/05/27
メーカー 営業 一般社員

回帰分析というものがどういったものかは理解できた。
コースの説明1回だけでは なかなか身につかない。まずはコースの内容を何度も学習し、いろいろなデータでトライしてみたい。

izumi-6024
2019/05/27
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務に役立てて行きたい。

takahata-n
2019/05/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

旧版もみてみるべきか?

kj062002
2019/05/27
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析よく理解できました。

taka-tin
2019/05/25
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

重回帰分析の結果がいきなり出てくるが、出し方がわからない。
tやpに気をつけろと言われても、そもそも値を計算できなくては...
もう少し詳しく説明して欲しい。

yamato2016
2019/05/24
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

回帰分析もエクセルを使用して分析が
できるようなので、操作内容を確認して、
実行してみたい。

yoktakh
2019/05/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

前回の回帰分析の説明よりわかりやすい内容になっていました。
回帰分析、重回帰分析を使って、因果関係を知り、予測値を出すことができるので、ぜひ実際の業務にも役立てたい。Excelの具体的な使い方も説明されていてわかりやすかった。

sekine-1234
2019/05/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

概ね理解できました。

tomo34
2019/05/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

回帰分析を用いるにあたり、
不適な説明変数を判断するための基準がよく分かった。

nowisme
2019/05/23
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

一歩一歩確実にカリキュラムをこなす。

yuta16n
2019/05/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

・t検定 |t|≧2⇒信頼性あり
・P値 0.1以下⇒有意味
・切片(b) 説明変数に左右されない数値

y-shio
2019/05/22
商社・流通・小売・サービス その他 部長・ディレクター

重回帰分析と単回帰分析との違いが、いまいち理解できず
再度、見直します。

jet1104
2019/05/22
メーカー 人事・労務・法務 経営者・役員

基本的な事項の復習理解に役立った。

megumi_0314
2019/05/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

身近な例で説明されていて理解しやすかった。

kuni0418
2019/05/22
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析について理解できた

ytty
2019/05/21
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析との違いがよくわかりませんでした。

oba-ken
2019/05/21
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

販売予測や施策効果を確認するうえで回帰分析は重要と感じ、活用することで今までよりも精度を高めることが出来ると理解しました。実践します。

tomo_ki
2019/05/21
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

回帰分析は、過去の関係性から将来を予測できる手法。関係性がある係数を頭出しする必要がある(アイスの販売個数/気温や天気等)。

traveler-d
2019/05/21
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

現在の業務に置き換えた場合、様々な種類のデータを集めるのがまず大変だと感じた。

jiza
2019/05/20
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

実業務にすぐに役立てるので、前提条件を整理して活用したい。

aki_4442
2019/05/19
メーカー 営業 部長・ディレクター

R値は説得題材として活用したいと思います。

user-42030229fc
2019/05/18
コンサルティング・専門サービス 販売・サービス・事務 一般社員

例が具体的で非常にわかりやすい。

meno
2019/05/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析が少しわかりました

shibu
2019/05/17
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

数値化することで、説得力が増すことが理解できた。

a_eye
2019/05/17
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

分かりやすい講義でした。

dm
2019/05/15
広告・マスコミ・エンターテインメント 経理・財務 部長・ディレクター

相関関係と近いタイミングで受講した方がいい。

ryutaro1108
2019/05/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

それぞれの変数の有効性も回帰分析によって数値で表されることを知った。活用したい。

usk_af
2019/05/15
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

有効な要素を見出すのが難しいが、販売予測分析として活用してみたい。

tokiyo
2019/05/15
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

重回帰分析はやったことがないので機会があれば試してみたいです

y_shimoda
2019/05/14
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析は将来を予測するという点で面白い。ただ、そのデータを準備することがなかなか大変だと思う。しかし、何らかの業務に活かしてみたい。

s-endo
2019/05/12
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

特にコメントはありません。

bibizu1217
2019/05/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析について、詳細な解説があり分かりやすかった。

tanaka-tanaka
2019/05/11
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

わかりやすかったです。

runnerh
2019/05/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

表計算ソフトを使用して実行するのは容易なので、業務の中でも実践してみたい。

gangster
2019/05/11
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

定量的な説明に必須の知識

tadashi123
2019/05/10
メーカー 営業 一般社員

なにを説明変数にすることを検討するのも頭をひねる必要がありそうですが、
大変参考になりました。

pyonchan
2019/05/09
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

相関性を求めることのヒントを得た。講座にあるように、実際の例で有効な変数を見つけるには、練習が必要である

4mh
2019/05/09
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

旧版よりわかりやすくなった!

tadashi2178
2019/05/09
コンサルティング・専門サービス 専門職 経営者・役員

回帰分析を使用する機会は、現在のところ仕事上ありませんが、内容を理解しておくことで、今後あり得る機会のために使用できるだけの学習と準備をしたいと思います。

sekou_mori
2019/05/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

要件定義をしっかり行ってから分析を始めることを忘れないようにする。変数(関係要素)をどれだけ見つけられるか、も大切。属性を良く見極めないと分析が二度手間になりそう。