データ活用 目的変数:予測の核心
知りたい結果、つまり予測したい値のことを目的変数と言います。統計や機械学習といった分野では、この目的変数の値を予測するために様々な方法が使われています。例えば、商品の売り上げを予測したい場合、売り上げ高が目的変数となります。また、顧客が商品を買うか買わないかを予測したいといった場合、買うか買わないかという結果自体が目的変数になります。目的変数は、他の変数に影響を受けて変わる値として扱われます。そのため、従属変数と呼ばれることもあります。つまり、目的変数の値は、他の変数の値によって決まると考えられているのです。この、目的変数の値を決める他の変数のことを説明変数と言います。目的変数と説明変数の関係を分析することで、予測するための仕組みを作ることができます。例えば、アイスクリームの売り上げを予測したいとします。この時、売り上げ高が目的変数です。そして、気温が高いほどアイスクリームの売り上げは伸びると考えられます。この場合、気温が説明変数になります。気温以外にも、曜日や時間帯、近隣のイベント開催なども説明変数となり得ます。このように、目的変数を設定することは、分析の最初の段階であり、予測したい事柄をはっきりさせるためにとても大切です。目的変数が正しく設定されていないと、その後の分析が正しく行われず、誤った結論を導き出す可能性があります。まずは何を予測したいのかを明確にし、適切な目的変数を設定することから始めましょう。
