RFM分析 – エクセル編
顧客をグループ化し、その特徴を理解しようとするRFM分析。実践では「常連客」「休眠客」のようなグループ化を目的とせず、「購入金額が高い顧客」でも「最終来店日」「来店頻度」には様々なパタンがあって一括りにはできないことを教えてくれるのがRFM分析なのうだろう。とにかくグループ化が難しい!
非数学的「なんか知らんけど」解説
顧客をグループ化し、その特徴を理解しようとするRFM分析。実践では「常連客」「休眠客」のようなグループ化を目的とせず、「購入金額が高い顧客」でも「最終来店日」「来店頻度」には様々なパタンがあって一括りにはできないことを教えてくれるのがRFM分析なのうだろう。とにかくグループ化が難しい!
本稿は「大字・町・丁目レベルの人口・世帯数データを活用する (エクセル編)」の続編です。
国や自治体が公表してくださっている人口や世帯数に関するデータ。マーケットを分析するうえでの基礎データです。経営・営業戦略の練り直しや新規出店エリアの検討など、さまざまなシーンで活用できます。本稿は「丁・字」レベルの人口・世帯数・年齢・高齢化などをみえる化する手法について解説てしています。
データについて <データ出典>政府統計の総合窓口「e-Stat」(https://www.e-stat.go.jp/)商業・サービス業>商業動態統計調査>時系列データ>コンビニエンスストア商品別販売額等及び前年(度、同期… リレーションしたテーブルからグラフを作成する方法-タブロー編 の続きを読む
さらばVLOOKUP!リレーションテーブルからピボットグラフを作成する方法、新規メジャーを作成する方法などについて解説しています。
数値を目で読むのには適しているクロス集計表ですが、いざ、グラフを作成しようとすると結構むつかしい。エクセルでグラフ化しやすいデータ表へ構造を変更する方法について解説しています。
不要な行列は思い切って削除します。エクセルデータを分析しやすいデータ表へ編集・変換するテクニックについて解説しています。
エクセルで、もとデータを切り刻んでしまい、あとから「アチャー」となった経験があります。もとデータは残しておきましょう。
1つの列指向形式データ表から2つのメジャーのPearson相関係数を算出する手法について解説しています。
エクセルのアドイン機能「相関」を使用してPearson相関係数を算出、ピボットグラフでビジュアル化する手順を解説しています。