相関と因果:ビジネス戦略の秘訣【ChatGPT統計解析】

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相関と因果:ビジネス戦略の秘訣【ChatGPT統計解析】

相関と因果:ビジネス戦略の秘訣【ChatGPT統計解析】
因果関係と相関関係は異なる。ビジネスでは因果関係を特定する必要はないが、相関関係の理解が重要。オバマ氏は支持率向上のため、ケイプチームで相関分析を実施。統計知識や時間が必要な因果関係の探求は難しいが、相関データをKPIに活用可能。マーケティング施策や売上との相関関係を見つけ出し、A/Bテストやランダム化比較試験で因果関係を明らかにする。


目次  相関と因果:ビジネス戦略の秘訣【ChatGPT統計解析】

 

相関関係と因果関係

 

相関関係因果関係とは異なります。

 

ビジネスでは必ずしも因果関係を明確にする必要はありません。

 

相関が強いということは、必ずしも原因と結果の関係を表しているわけではありません。

 

ですが、ビジネスシーンでは因果関係がわからなくても、相関関係がわかれば十分であることが多くあります。

 

 

例えば、2期連続でアメリカの大統領になったオバマ氏は、ケイプという分布専門のチームをつくり、投票者へどのような電話をしたらよいか、フェイスブックでどのような写真をアップすればよいかなどを分析しました。

 

因果関係は探らず、相関関係だけを分析することで、支持率を上げることに成功しました。

 

因果関係を探るためには、統計学の専門知識と調査のための膨大な時間が必要です。

 

例えば売上と相関の強いデータが発見できれば、それが本当の因果関係でなくても、そのデータをKPI(重要業績評価指標)にすることによって、営業活動に十分活かせます。

 

また、売上に相関の強いマーケティング施策を発見できれば、その施策は効果が高かった、と言えます。

 

因果関係を正確に知るためには、A/Bテストランダム化比較試験を行います。

 

 

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