多変量解析
読み: タヘンリョウカイセキ
多変量解析とは多要因を解明
多変量解析とは、複数の変数を同時に扱って分析する統計手法の総称。売上に影響する要因が広告費なのか季節なのか立地なのか、複数の要因が絡み合う現象を数学的に解きほぐす。機械学習の特徴量設計やデータ前処理の土台にもなる、データ分析の基本技術である。
かんたんに言うと
ひとつの結果に対して複数の原因が絡み合っているとき、どの原因がどれだけ影響しているかを数字で明らかにする分析手法。売上が伸びた理由は天気か広告か価格か、勘ではなくデータで切り分ける。
目的に応じて使い分ける代表的な手法と選定基準
多変量解析にはいくつかの定番がある。
重回帰分析は、ある結果に対して複数の原因がどの程度影響しているかを推定する。売上を目的変数、広告費と気温と曜日を説明変数に入れれば、各要因の寄与度が数値で出る。
主成分分析は高次元のデータを少数の軸に圧縮する。100項目のアンケート結果を2つか3つの「意味のある軸」に集約する場面で使う。
クラスター分析は似たもの同士をグループに分ける。顧客セグメンテーションの基礎になる手法である。
どの手法を選ぶかは「何を知りたいか」で決まる。原因の寄与度を知りたいなら回帰、データの構造を把握したいなら主成分分析、分類したいならクラスター分析。目的が曖昧なまま手法を選ぶと、結果も曖昧になる。
ビジネスの現場で実際に使われる場面
マーケティングでは顧客の購買行動予測が典型的な活用例になる。過去の購買履歴、Webサイトの閲覧行動、属性情報を変数として投入し、次に何を買うかを予測する。
製造業では品質管理に使われることが多い。不良品の発生率に影響している要因を、温度、湿度、原材料のロット、作業者の経験年数といった変数から特定する。
人事領域では、離職リスクの予測モデルに多変量解析が使われている。年齢、在籍年数、残業時間、評価スコア、部署異動回数。これらの変数を投入して離職確率を算出する。
ただし、相関と因果は別物である。残業時間と離職率に相関があっても、残業を減らせば離職が減るとは限らない。この落とし穴にはまる分析は珍しくない。
機械学習との接点と特徴量エンジニアリング
多変量解析は統計学の古典的な手法だが、機械学習と無関係ではない。むしろ、ディープラーニング以前の機械学習モデルは多変量解析の延長線上にある。
ランダムフォレストやXGBoostといったモデルに投入する特徴量を設計する際、主成分分析で次元を圧縮したり、相関分析で冗長な変数を除いたりする。特徴量エンジニアリングと呼ばれるこの工程が、モデルの精度を左右する。
生のデータをそのままモデルに放り込んでも、良い結果は出にくい。変数の選択と加工こそが分析者の腕の見せどころであり、多変量解析の知識が生きる場面である。
Excelでは限界がある領域と専門ツールの選択肢
変数が5つ程度ならExcelの分析ツールパックでも重回帰分析は実行できる。しかし変数が数十、サンプルが数万を超えると、Excelでは処理が追いつかない。
Pythonのscikit-learnやR言語は多変量解析の定番ツールである。プログラミングに抵抗がある場合は、SPSSやJMPのようなGUI型の統計ソフトも選択肢に入る。
重要なのはツールの選定より、分析の設計である。何を目的変数にするか、どの変数を説明変数に含めるか、外れ値をどう扱うか。この設計を誤ると、高性能なツールを使っても結論を間違える。
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