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【ビジネス定量分析 Day3 】茨城乳配の冷凍・冷蔵食品物流ブログ


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ブログ更新1567回目。

 

 

 

 

授業から1週間が経ったので、再度振り返りを。

 

 

Day3では、

・2つの変数の相互関係、法則性を読み取る「散布図」「相関」

 「単回帰分析」について

・一見複雑に見えるビジネスの構造をシンプルにとらえるモデル化について

これらをテーマに学びました。

 

 

相関、回帰分析からは、2つの変数の要素の関係性や法則が

わかるので、ビジネスの特性や勝ちパターン、また問題点に

対する具体的な改善策を考えるヒントを得られるメリットが

あります。

 

相関関係の傾向から外れるものがあると、それを例外と切り捨てて

しまいがちですが、「なぜ?」と疑いをもって深く探ることで、そこに

ビジネス上のヒントや発見が得られることがあるという話が印象的

でした。

 

予習課題をクラスで検証してみて感じたことは、グラフにして目で

読み取る貪欲さが欠けていることでした。

表面だけの判断になってしまったため、もっと深い大切な要素を

見逃していました。

 

数字や数式を見る前に、自分の目を信じて何が読み取れるかを

しつこく考える時間が必要なことを痛感しました。

 

 

最も大きな学びになったのが、モデル化。

アウトプットを数式化してビジネスの仕組みや構造を捉えることが

できることが魅力です。

 

例えば、スターバックスの1日あたりの売上は、

 

客単価×客数

 

客数は、

 

キャパシティ×稼働率×回転率×営業時間

 

またはテイクアウトを考えて、

 

(滞在客数×回転率+持ち帰り客数(1時間あたり))×営業時間

 

こんな感じで分解して分析します。

 

稼働率を上げる方法を考えるのか、客単価を上げる方法を

考えるのか。

どこをどのように変えたらどんな効果が出そうかを予測する、

感度分析にも力を発揮します。

 

講師の先生が薦めてくださった本を読むと、その方法や深さを

知ることができてワクワクしました。

時間を作ってモデル化の練習をしていこうと思います。

 

 

次は、レポート回。

苦手な科目ですが、Day1~Day3を振り返りながら自分なりに

満足のいくレポートに仕上げられるように頑張ります。

 

 

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2017年5月8日

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吉川 国之

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