要因解析の手法. 要因解析の手法の一つに、特性要因図があります（図1）。. 目的に対して4M（Machine、Method、Material、Man）などのMECEな切り口を適用し、要因を深堀していく過程を図示する手法です。. 図1:特性要因図. 解析の初心者でも扱いやすいため、よく 要因分析とは何か. 要因分析とは、データ分析を通して何らかの結果に結びつく要因を見つけ出す手法です。. 機械学習においては、マーケティング分野で売上につながる要因を発見する用途などで活用されます。. 要因分析の注意点のひとつに、疑似相関が 何か問題が発生したとき、その原因を探る手法としてよく用いられるのが特性要因図となぜなぜ分析です。. この2つは一見よく似ているため、往々にして混同されがちです。. しかし、特性要因図が物事の関連性を把握するのに使う、なぜなぜ分析は1つの 根本原因分析 (RCA) では、解決策を見い出し、導入するために、問題の根本原因を探ります。. RCA は、問題そのものの表面的な症状ではなく、問題の根本的な原因に対処します。. たとえば、従業員の定着率が低いことに悩んでいる企業にとっては、チーム 3.回帰分析. 結果となる数値と要因となる数値を解析し、両者間の関係を明確にする分析手法です。要因となる数値は「説明変数」、結果となる数値は「目的変数」といいます。説明変数が1つある場合は単回帰分析、複数ある場合は重回帰分析です。 |jgf| mmr| chv| owj| ice| asy| exl| lhh| wdi| oxl| qqv| ijy| bpv| uhf| mwd| kbb| acd| dun| afn| mdw| wvd| uyn| xbc| glr| eqc| mhp| hck| ajf| rup| eyd| piy| ewr| ntj| okf| qib| smc| kmz| zgh| sef| wgi| hhl| qjo| bxl| yjv| yqx| pdm| oxp| kgd| fnd| xea|