TREND関数で重回帰分析する方法を分かりやすく解説

前回の記事ではFORCAST関数による単回帰分析によって、売上予測を立てる方法をご紹介しました。

しかし、単回帰分析に関しては一つのデータから1つの数値を説明するため、他の条件を含めることができません。

気温や距離など売上に関わる要素が複数ある場合は、それらのデータも含めて考える必要があります。

「どうせ難しい数式を使うんでしょ？」

「複雑な計算は苦手だな。」

そう思う方もいるかもしれませんが、表計算ソフトを使えば、一つの関数だけで重回帰分析を行うことが可能です。

重回帰分析を使えれば、「広告の表示回数」「月のキャンペーン実施回数」「ポイント料率」などの複数項目から売上予測を立てることが可能になります。

今回の記事では、重回帰分析ができるTREND関数を使用し、より精密な分析を行う方法をご紹介したいと思います！

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重回帰分析

前回同様にピザの例で考えていくと、ピザの値段を決めているのは、大きさだけではありません。

トッピングの具の数、生地に使う粉、種類など、さまざまな要因によって値段が決められます。

そのため、値段に関わる項目の内容を増やせば増やすほど、値段を正確に予測することが可能となります。

複数の項目を使い予測を出す分析方法を重回帰分析と呼びます。

TOREND関数を使って回帰分析

Microsoft ExcelやWPS Spreadsheetsにて重回帰分析を行う場合はTREND関数を使用します。

下記に例としてピザの値段を求めるためのデータをご用意しました。

Step 1　データを用意

ピザの「大きさ」の他に「具のトッピングの数」の項目を用意

Step 2 数式を入力

上記にて、「大きさ」と「トッピングの数」のデータにて重回帰分析を行った結果の値段が表示されます。

TREND関数を活用した売上予測

FORCAST関数では1つの項目からの予測でしたが、TREND関数を使えば複数項目で売上予測をすることが可能なため、より詳細な分析結果を出すことが可能になります。

今回は「広告回数」「イベント回数」「ポイント料率」から売上の予測を出していきたいと思います。

Step 1 データを用意

例として、下記のような表をご用意いたしました。

Step 2 関数の入力

数式

TREND（既知のy,既知のx,新しいx,定数）

既知のy = 予測の基となるデータ（1月～11月の売上データ）

既知のx=既知のx群（これまでの「広告回数」「イベント回数」「ポイント料率」）

数式内の「既知のx」項目は任意で増やすことが可能です。

新しいx=予測に使うx群（今回は12月の「広告回数」「イベント回数」「ポイント料率」）

定数＝TRUEを入力

上記にて数式を入力すると、計算結果が表示されます。

いかがでしたでしょうか？

今回ご紹介したTREND関数では、複数項目を予測に使うことでより正確な結果を出すことが可能となります。

また、この関数を活用すれば「どのくらい広告を表示すれば良いか」「どのくらいイベントを実施するか」などの目標を作成する際にも活用が可能です。

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