立てた仮説をデータで検証する【ビジネス統計解析】

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立てた仮説をデータで検証する|【ビジネス統計学・統計解析】

立てた仮説をデータで検証する【ビジネス統計解析】
売り上げ割合の男女差の仮説を検証するために、売上高の男女比を円グラフで示し、売上高自体を棒グラフで表示します。時間帯や曜日、日付別の変化は、折れ線グラフや100%積み上げ棒グラフで確認します。Excelではピボットテーブルを、データベースでは集計を利用し、統計的分析ソフトでは集計とグラフ作成を同時に行います。仮説を立て、最適なグラフを選択し、必要なデータを収集し、データと仮説を比較して男女間の売上差を確認します。


目次  立てた仮説をデータで検証する【ビジネス統計解析】

 

立てた仮説をデータで検証する

 

適切なグラフを選択する方法

 

ひと目で答えがわかるグラフを作ろう

 

立てた仮説をデータで検証する【ビジネス統計解析】

 

具体的な仮説ができれば、それを検証するために必要なデータやグラフを作っていきます。

 

男女での売り上げ割合がどうなっているか、という仮説であれば、売上高の男女比を計算し、円グラフで表現します。

 

売り上げ割合ではなく、売上高自体の場合は棒グラフでもいいかもしれません。

 

時間帯別や曜日、日付別での割合の変化をチェックするには、折れ線グラフまたは100%積み上げ棒グラフが適しています。

 

特に日付のように、横軸が多くなるときは折れ線グラフがよいでしょう。

 

どのようなグラフを作るかが決まれば、そのためのデータを作成します。

 

 

エクセルの場合はピボットテーブルを使います。

 

データベースの場合は集計を行います。

 

R言語やOrion AIのような統計的分析ソフトを使う場合は、集計とグラフ作成を同時に行うことができます。

 

このように適切に作成された集計表やグラフをチェックすると、ひと目見ただけで仮説の答えを知ることができます。

 

データで仮説を検証する手順

 

@仮説を立てる(売り上げの時系列推移が男女でどうなっているか)

 

A仮説の検証に最適なグラフの種類を決める(時系列推移を比較するので、折れ線グラフが最適。男女別に色分けしてグラフ化する)

 

B仮説の検証に必要なデータを調べる(売上高のデータをもとに男女別に数値を出す)

 

C作成したデータと仮説を比較する(折れ線が重なる部分が多ければ、男女であまり大きな差はないことが判明)

 

 

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