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/ 年間【説明変数】営業訪問回数：回 / 月営業マン満足度：得点 / 5点満点（非常に不満1点～非常に満足5点）展示会参加回数：回 / 年（4半期ごとに1回開催される展示会への参加回数）値引率：%【営業データ】エクセルの操作エクセルのアドオンから「データ分析」を追加し、「データ」タブから「データ分析」を選択します。データ分析から「回帰分析」を選択し、表示されたダイアログで以下を設定します。目的変数とする「取引額」を「入力Y範囲」、説明変数とする「営業訪問回数」「営業マン満足度」「展示会参加回数」「値引率」の列全体を「入力X範囲」に指定し「OK」をクリックすると以下の結果が出力されます。重回帰分析を行った結果が信頼できるものかどうかの判定を行います。実績値である取引額と各説明変数の相関関係があるかどうかを判断するのが「重相関R」と「重決定R2」です。重決定R2は重相関係数を2乗したものであり、どちらも1に近いほど分析精度が高いと判断できます。得られた回帰式の有意性を判断するのが分散分析表の「有意F」です0.05未満であれば回帰式が妥当であることを確認できます。各説明変数の有意性について判断する指標が「t」と「P-値」です。t が 2 を超えている場合は目的変数に影響していると考えられ、P-値は0.05未満であれば説明変数と目的変数の関連性が高いと判断します。回帰式を求め来期のシミュレーションを行う出力結果から回帰式を求めます。出力結果の「係数」が回帰係数となります。%3Cdiv%20class%3D%22blueBox%22%3E%0A%20%20%3Cp%3E%0A%20%20%20%20%E5%8F%96%E5%BC%95%E9%A1%8D%EF%BC%9AY%E3%80%81%E5%96%B6%E6%A5%AD%E8%A8%AA%E5%95%8F%E5%9B%9E%E6%95%B0%EF%BC%9Ax1%E3%80%81%E3%80%81%E5%96%B6%E6%A5%AD%E3%83%9E%E3%83%B3%E6%BA%80%E8%B6%B3%E5%BA%A6%EF%BC%9Ax2%E3%80%81%E3%80%81%E5%B1%95%E7%A4%BA%E4%BC%9A%E5%8F%82%E5%8A%A0%E6%95%B0%EF%BC%9Ax3%E3%80%81%E3%80%81%E5%80%A4%E5%BC%95%E7%8E%87%EF%BC%9Ax4%0AY%EF%BC%9D%2037.98x1%20%EF%BC%8B%203.93x2%20%EF%BC%8B%2023.03x3%20%EF%BC%8B%2038.17x4%20%E3%83%BC%20605.96%0A%20%20%3C%2Fp%3E%0A%3C%2Fdiv%3E%0A%3Cstyle%3E%0A%20%20.blueBox%20%7B%0A%20%20%20%20background-color%3A%20%23d9edf7%3B%0A%20%20%20%20color%3A%20%2331708f%3B%0A%20%20%20%20border-color%3A%20%23bce8f1%3B%0A%20%20%20%20padding%3A%2016px%3B%0A%20%20%20%20margin%3A%2016px%20auto%3B%0A%20%20%20%20border-radius%3A%203px%3B%0A%20%20%7D%0A%20%20.blueBox%20p%20%7B%0A%20%20%20%20font-size%3A%2016px%3B%0A%20%20%20%20line-height%3A%202.1%3B%0A%20%20%20%20margin%3A%200%3B%0A%20%20%7D%0A%20%20%40media%20screen%20and%20(max-width%3A%20540px)%20%7B%0A%20%20%20%20.blueBox%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20padding%3A%2014px%3B%0A%20%20%20%20%20%20margin%3A%2014px%20auto%3B%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%7D%0A%3C%2Fstyle%3E来季は年4回ある展示会にすべて参加するとした場合に、来季の会社別取引額がどれぐらい変化するかを回帰式を使って求めます。【営業データシミュレーション】来期の営業施策として展示会への参加回数を増やすことを想定した場合、全体の売上が306万円ほどアップするというシミュレーションが得られました。③各説明変数の「寄与率」を求めるエクセルで求めた回帰係数は、「営業訪問回数」であれば、訪問回数を1回増やすと37.98万円分の売上増加が見込まれることを意味しています。しかし、各説明変数の単位が異なるため、各回帰係数の数値を取引額に影響する度合いとして比較することはできません。各説明変数の重要度を比較するためには、「営業データ」の単位の違いを取り除くための標準化という作業が必要です。標準化は以下の式を用いて行います。%3Cdiv%20class%3D%22blueBox%22%3E%0A%20%20%3Cp%3E%0A%20%20%20%20%EF%BC%88%E5%AE%9F%E6%B8%AC%E5%80%A4%20%E3%83%BC%20%E5%AE%9F%E6%B8%AC%E5%80%A4%E3%81%AE%E5%B9%B3%E5%9D%87%EF%BC%89%2F%20%20%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%81%8F%E5%B7%AE%0A%20%20%3C%2Fp%3E%0A%3C%2Fdiv%3E%0A%3Cstyle%3E%0A%20%20.blueBox%20%7B%0A%20%20%20%20background-color%3A%20%23d9edf7%3B%0A%20%20%20%20color%3A%20%2331708f%3B%0A%20%20%20%20border-color%3A%20%23bce8f1%3B%0A%20%20%20%20padding%3A%2016px%3B%0A%20%20%20%20margin%3A%2016px%20auto%3B%0A%20%20%20%20border-radius%3A%203px%3B%0Awidth%3A%20100%25%20%3B%0A%20%20%7D%0A%20%20.blueBox%20p%20%7B%0A%20%20%20%20font-size%3A%2016px%3B%0A%20%20%20%20line-height%3A%202.1%3B%0A%20%20%20%20margin%3A%200%3B%0A%20%20%7D%0A%20%40media%20screen%20and%20(max-width%3A%20540px)%20%7B%0A%20%20%20%20.blueBox%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20padding%3A%2014px%3B%0A%20%20%20%20%20%20margin%3A%2014px%20auto%3B%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%7D%0A%3C%2Fstyle%3E営業データの標準化を行うと以下の基準値が得られます。【営業データ（基準値）】営業データの実測値で求めたのと同様、上記の基準値をもとにエクセルで重回帰分析を行うと、以下の標準化回帰係数が得られます。【要因の重要度】回帰係数標準回帰係数寄与率営業訪問回数37.97760.392830.1%営業マン満足度3.93260.04653.6%展示会参加回数23.03370.311923.9%値引率38.17420.552742.4%合計1.3039100.0%標準回帰係数は同列で比較することが可能であるため、標準回帰係数の合計を100%とした場合の各説明変数の標準回帰係数の割合が「寄与率」として算出されます。寄与率を見ると、取引額に影響する重要度は、「値引率」が最も高く、「営業マン満足度」が最も低いということがわかります。重回帰分析を行う場合の注意点重回帰分析の結果だけをもって説明変数と目的変数の因果関係を保証できるものではないことに注意が必要で、以下の点を頭に入れておく必要があります。説明変数と目的変数の構造が多層的で複雑な関係にある場合、分析精度が下がり解釈しづらいものになる。分析で得られた因果関係が見せかけの相関であることもあり得る。説明変数同士の関連性が高い場合、分析結果が偏りのあるものになる。（多重共線性）データの精度が低い場合、データ取得時に時間差がある場合など、正確な分析ができない。まとめ要因の分析や予測をデータとして提示できることはビジネスの現場で高い説得力をもつと同時に、適切な分析によって結果に結びつく意思決定を行うことが可能になります。営業データの事例で示したように、ある程度まとまったデータがあれば比較的簡単に重回帰分析を行うことができることから、積極的に活用してみることをおすすめします。