FORECAST関数で単回帰分析する方法を分かりやすく解説
「回帰分析」という言葉にどのような印象をお持ちでしょうか？
「数学の話か、苦手だわ～」
「知らない用語ばかり出てきて全然分からない」
「とっつきにくい！」
そんなイメージを持たれている方も多くいらっしゃるのではないかと思います。
今回の記事では「回帰分析」の概要と、表計算ソフトを活用した予測についてご説明したいと思います。
単回帰分析ができるようになると、各データの相関関係が分かり、「どのくらい広告を表示したら、売上がこれくらいになる」といった目標を立てる際にも役立ちます！
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これから会社で働く方や、今すでに働いている方にも、参考になれば幸いです！
そもそも回帰分析ってなに？
回帰分析は、データの関係性を一定の数式でどれくらい説明できるかを調べる分析手法となります。
難しい用語ばかりだとイメージがしづらいため、ピザの値段を例にとってご説明したいと思います。
ピザの直径と値段の関係からピザの値段を予測したいとします。
Step 1 データを用意
下記のようなピザの大きさと、すでに設定されている値段の表を用意しました。
Step 2 関数を入力
これまでの「大きさ」と「値段」の関係から、新しい大きさの値段を予測するにはFORECAST関数を使用します。
FORECAST関数は、「単回帰分析」によって「大きさ」と「値段」の相関関係から、「X（新しいピザの大きさ）」の項目に指定した予測値を教えてくれる関数になります。
「単回帰分析」と聞くと難しい数式が必要かと思う方もいるかもしれませんが、関数を使えば以外と簡単です。
回帰分析をする上で基礎となる部分なので、ぜひ活用してみてください！
FORECAST関数で売上予測
上記の例では、ピザの大きさと値段から、さらに大きくした場合の値段を導きました。
このFORECAST関数を使用し、広告の表示回数と売上実績の関係から、売上予測を立てることが可能です！
Step 1｜使用するデータを用意
今回は過去実績から売上を予測する表を作成したいと思います。
例えば12月の売上を今年の1月～11月の売上実績から予測する場合、下記のような表を作成します。
あとは、FORCAST関数を使うだけです！
Step 2 ｜関数の入力
数式
FORECAST（X,既知のy,既知のx）
X = 予測の数値を出したいX（今回の場合は12月の広告表示回数）
既知のy = 予測の数値に影響を与える原因となるデータ（1月～11月の売上データ）
既知のx=既知のX群（1月～11月の広告表示回数）
上記にて、広告表示回数から売上予測を立てることが可能になります。
注意点
今回の例は、あくまで広告表示回数と売上実績の関係から導き出した予測となり、気温や市場トレンドなど変動要素が他にもある場合は、単回帰分析ではなくTRENDO関数を使用した重回帰分析をしていく必要があります。
重回帰分析については次回のブログにてご紹介予定なので、ぜひご参照ください。
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