ビジネスにおける統計の重要性 (例付き)

統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。

ビジネス環境では、次の理由から統計が重要です。

理由 1 : 統計により、企業は記述統計を使用して消費者の行動をより深く理解できるようになります。

理由 2 : 統計により、企業はデータの視覚化を通じて傾向を特定できるようになります。

理由 3 : 統計により、企業は回帰モデルを使用してさまざまな変数間の関係を理解できます。

理由 4 : 統計により、企業はクラスター分析を使用して消費者をグループに分類できます。

この記事の残りの部分では、これらのそれぞれの理由を説明します。

理由 1: 記述統計を使用して消費者行動を理解する

記述統計は、データのセットを説明するために使用されます。

ほぼすべての分野の企業は、消費者の行動をより深く理解するために記述統計を使用しています。

たとえば、食料品店は次の記述統計を計算するとします。

• 1日に来店する平均客数。
• 顧客ごとの顧客注文の中央値。
• 来店客の年齢の標準偏差。
• 毎月の売上の合計。

これらの指標を使用すると、店舗は顧客が誰であり、顧客がどのように行動するかをよりよく理解できるようになります。

一方、銀行は次の記述統計を計算できます。

• ローンを返済しない顧客の割合。
• これは、銀行に毎日入会する新規顧客の平均数です。
• すべての顧客が毎月行った入金額の合計。

これらの測定を通じて、銀行は顧客の行動と資金管理方法についての洞察を得ることができます。

すべての企業が統計モデルを作成したり、複雑な計算を実行したりするわけではありませんが、ほぼすべての企業が顧客をより深く理解するために記述統計を使用しています。

理由 2: データの視覚化を使用して傾向を特定する

ビジネスで統計を使用するもう 1 つの一般的な方法は、折れ線グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図、円グラフ、その他のグラフなどのデータを視覚化することです。

これらの種類のグラフは、ビジネスで傾向を把握するためによく使用されます。

たとえば、中小企業は次の複合グラフを作成して、毎月の新規顧客の数と総売上高を視覚化できます。

この単純なグラフを使用すると、同社の売上高と新規顧客数が年の最終四半期に最も増加する傾向があることがすぐにわかります。

これにより、企業はスタッフを増やしたり、営業時間を遅くしたり、在庫を増やしたりするなどの準備が可能になります。この時期に。

理由 3: 回帰モデルを使用して変数間の関係を理解する

統計は、線形回帰モデルの形でビジネスでも使用されます。

これらは、企業が 1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を理解できるようにするモデルです。

たとえば、食料品店は、印刷広告に費やされた総額、オンライン広告に費やされた総額、およびその総収益を追跡できます。

次に、次の重線形回帰モデルを構築できます。

売上 = 840.35 + 2.55 (テレビ広告) + 4.87 (オンライン広告)

このモデルの回帰係数を解釈する方法は次のとおりです。

• テレビ広告に追加の 1 ドルを費やすごとに、総収益は2.55 ドル増加します (オンライン広告が一定であると仮定)。
• オンライン広告に 1 ドル追加するごとに、総収益は4.87 ドル増加します (テレビ広告が一定であると仮定)。

このモデルを使用すると、食料品店は、テレビ広告よりもオンライン広告に資金を費やしたほうが良いことがすぐにわかります。

注: この例では、2 つの予測変数 (テレビ広告とオンライン広告) のみを使用しましたが、実際には、企業はさらに多くの予測変数を使用して回帰モデルを構築することがよくあります。

理由 4: クラスター分析を使用して消費者をグループに分割する

ビジネス環境で統計が使用されるもう 1 つの方法は、 クラスター分析の形式です。

これは、企業がさまざまな属性に基づいて似たような人々をグループ化できるようにする機械学習技術です。

小売企業はよくクラスタリングを使用して、類似した世帯のグループを特定します。

たとえば、小売業は次のような世帯情報を収集する場合があります。

• 世帯収入
• 世帯規模
• 世帯主の職業
• 最寄りの市街地までの距離

次に、これらの変数をクラスタリング アルゴリズムに導入して、次のクラスターを識別できる可能性があります。

• グループ 1: 少人数の家族、多額の支出をする
• グループ 2: 大家族、浪費家
• グループ 3: 少人数の家族、低支出
• グループ 4: 大家族、低支出

同社は、特定の種類の広告に反応する可能性に基づいて、各世帯にパーソナライズされた広告やセールスレターを送信できます。

追加リソース

次の記事では、他の分野における統計の重要性について説明しています。

経済学における統計の重要性
教育における統計の重要性
医療における統計の重要性