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【会津野】解析学を社会で実用的に使う局面に接したものの…

2016年08月31日 | 宿主からのブログ

おはようございます。旅人宿 会津野 宿主の長谷川洋一です。

昨日は台風10号の大雨のなか、郡山まで出かけ、福島県が行うDMOの人材育成講座を受講してきました。

今回のテーマは、DMOのマーケティングにおいて取得するアンケートデータをどのように分析するかという内容です。

そこでは、2種類のデータの関係性を、相関係数を用いて一次関数の直線を求め、その方程式から予測値を導くということが基本でした。

実は私、かつて大学で数学の一分野である解析学を専門に勉強していた学生でした。

今回の講座で出てきた、相関係数、回帰曲線、変量解析、多変量解析などなど、勉強したことは覚えているものの、実用的な局面に接することはいままでありませんでした。

学問としての数学では、例えば地形などの3次元空間の各地点の座標(緯度、経度、標高)データを多数用意したとき、それを多変量解析すれば、地図を方程式化することができます。

ここで、東西にピークを持つ2つの山の間に峠があり、南北に麓へ降りる路がついている峠をみなさんに想像していただきたいと思います。この峠は、東西では標高が一番低い所で、南北では標高が一番高いところになります。数学的に言えば、x軸(東西)はz軸(標高)の値が最小値となり、y軸(南北)ではz軸の値が最大値ということとなり、同じz軸で最大値であり最小値でもあるという特異な事が起きる点として知られています。

数学という学問では、n次元でこういう点の性質を考えたりすることが行われていました。

マーケティングで用いる多変量解析は、近似値となる直線を多変数の組み合わせにより何本も抽出し、より直線に近似する(相関係数が1に近いもの)を選び出し、その結果から因子の関係性を導くというもの。

学問としての解析学と、マーケティングの解析は、手法は同じでもその目的はだいぶ違うなと感じました。

昔かじったこの解析学に、社会で実用的に使われている局面に接すると、あながち無駄な理屈をこねていたわけではなかったことに少し安心をしました。ただ、数学では存在するデータから突飛なデータを除外するというようなことをすると、普遍性に問題が生じるので禁じ手であったものが、マーケティングでは解析者が突飛なデータを取り除くことをしないと、社会での関係性を探ることに問題が生じると言います。

利用者にとって都合の悪いデータを排除し、普遍性を犠牲にする解析学の使い方。このあたりをうまく切り替えての立ち振舞を要求される論理的説明の信頼性って、信用しても良いのだろうか?

新たな疑問が残ってしまいましたが、とりあえず講師の方がオススメしていた書籍「1からのマーケティング分析」を早速ポチッとし、勉強してみることにしようと思います。

今日も素晴らしい一日を過ごしましょう。

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