マーケティング

データフィッシング

先日書いたデータマイニング、前回はエクセルがインストールされておらず中途半端で終わってしまっていた・・・
本日OpenOfficeをインストールして続きができたので備忘録まで。

まず今回したいことの整理。
各釣り場でのルアーの種類による釣果の影響はあるのかどうか、ということを検証。

まずはポイントごとの釣果をまとめる。
※数字は適当に当て込んでいます

データは多ければ多いほど正確になる、はず

で、次にこれをポイント毎、ルアーの種類毎の釣果にまとめる。

エクセルであればピボットテーブルを使うのがおすすめ

そしてこれを理論値に変換する。

理論値＝ルアーの種類毎で釣れた引数×結果の縦計／トータル釣れた引数

で、理論値が算出されたらX2値を計算

X2＝（結果の理論値－値実数）二乗／理論値）

すると下記のような表に落とし込める。

■X2値＝X2値要素の数字をすべて足した数値。
■自由度＝（行の数-1）×（列の数-1）
■X2検定値＝CHIINV（0.05,自由度）
■CHITEST＝数式は自動計算
■クラメール＝√X2値／釣った引数（列の数-1）

以上で算出された数値をもとに何がわかるか、ということが重要。
みなければいけないのがX2値とX2検定値、見方は下記の通り。

X2値＞X2検定値　←場所によって釣れるルアーによる釣果の違いはあるということ。

X2値＜X2検定値　←場所によって釣れるルアーによる釣果の違いはないということ。

そして違いがある、というのがわかった場合。

どのくらい違いがあるのかというのを調べるのがクラメール。

クラメールで算出された値が

-----------------------------------------

0.8以上・・・・・・・・・項目による違いが大きい

0.5以上0.8未満・・・項目による違いがある

0.25以上0.5未満・・項目による違いが少しある

0.25未満・・・・・・・・項目による違いがあまりない

-----------------------------------------

ってことになります。

なので上の表からわかる結果はというと。

ポイントにより釣れるルアーの違いはある、ということがわかります。

まぁ、釣り人からすればそりゃそうだろという結果ではあります（笑）

けどこれを数値化できたのってすごいかもしれない、と思った次第であります。

惜しむらくはこのデータが事実に基づいていないということ。

NMKさんあたりが正確なデータを持っているんだよな、一緒に数値化しませんかね？

まだまだ序盤ではありますがデータマイニング、楽しみな勉強材料になりそうです。

これからはデータフィッシングだ（笑）