Excelで学ぶ！線形回帰を使った予測方法

皆さん、こんにちは！今日は、Excelを使ってデータの傾向をつかみ、将来を予測する方法をご紹介します。難しそうに聞こえるかもしれませんが、心配いりません。Excelの機能を使えば、簡単にできるんですよ。

線形回帰分析とは？

Excelのイメージ

まず、「線形回帰分析」って何でしょうか？簡単に言うと、過去のデータから直線的な関係を見つけ出し、その関係を使って未来の値を予測する方法です。例えば、過去の売上データと広告費の関係を調べて、次の月の売上を予測する、といったことができます。

では、具体的にExcelでどうやって線形回帰を使って予測するのか、手順を見ていきましょう。

まず、予測したいデータをExcelに入力します。例えば、以下のような広告費と売上のデータがあるとします。

データを入力したら、次に散布図を作成してデータの関係性を視覚的に確認します。

これで、広告費と売上の関係を示す散布図が作成されます。

散布図にデータの傾向を示す直線を追加してみましょう。

これで、散布図に回帰直線とその数式が表示されます。この数式を使って、任意の広告費に対する売上を予測できます。

Excelには、直接予測値を計算できる関数も用意されています。それが`FORECAST.LINEAR`関数です。

例えば、広告費が35万円の場合の売上を予測するには、以下の手順で行います。

これで、指定した広告費に対する予測売上が表示されます。

線形回帰分析は、データ間に直線的な関係がある場合に有効です。データの関係性が非線形（曲線的）である場合は、他の分析手法を検討する必要があります。

`FORECAST.LINEAR`関数は、Excel 2016以降のバージョンで使用できます。以前のバージョンでは、`FORECAST`関数を使用してください。

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いかがでしたか？Excelを使った線形回帰分析は、データの傾向をつかみ、将来の予測を行うのに非常に便利な方法です。ぜひ、日々の業務や生活に取り入れてみてください。他にも疑問やお悩み事があればお気軽にLINEからお声掛けください。