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市場において意味のある依存相関ポイントを定義することは、相関分析にとって重要なことです。
これらの使用例は、ピアソン相関係数に適用される相関ポイントとして関係を特定する方法を示しています。
デジタル出版社は、ソーシャルメディア活動と自社の Web サイトへの訪問回数の間の潜在的な関係をできる限り深く把握することを求めています。例えば、デジタル出版社が 1 時間あたりの Twitter のメンション数と 2 週間という期間における訪問回数の間の相関レポートを実行したとします。相関関係が r = 0.28 であることが判明します。これは、Twitter のメンション数と Web サイトの訪問回数の間には中程度の正の関係があることを示しています。
電子小売業者は、売上高の向上に関心があります。例えば、二次的な成功イベント(ファイルのダウンロード数、商品詳細ページビュー、サイト内検索クリックスルーなど)の数と、週ごとの Web の売上高を比較したい場合、サイト内検索クリックスルーの相関が最も高い(r = 0.46)ことをすぐに識別できます。これは、最適化すべき領域を示している場合があります。