重回帰分析はある成果に対して、複数の要素が絡んでいる場合にそれぞれの要素の関係や影響度を確認することができる分析の手法を指します。
そもそも回帰分析とは、結果を示す数値（目的変数）と要因になる数値（説明変数）の関係を明らかにする統計手法です。
重回帰分析は、複数の説明変数を含む回帰分析であり、結果と要因の因果関係がわかれば将来を予測できるということになります。
たとえば飲食店では、さまざまな要因が売上の結果に影響を与えます。具体的な要因は、店舗の面積やスタッフ数、メニュー内容、駅からの距離、駐車場の有無などが挙げられます。
そこで重回帰分析を活用すれば、新規店の各要因から将来の売上を予測できます。
実際のビジネスでは、売上を決める要素は1つではなく、飲食店なら立地や駅からの距離、価格帯、天気などの要素が売上に影響します。
そのため、2つ以上の要素を用いる重回帰分析のほうが、予測精度を高めるのに適切だと考えられています。
まとめ
重回帰分析では購入数や売上など、何か一つの成果に対して複数の要因が絡んでいる場合にその関係性、そして影響の度合いを測ることができる分析の手法です。
そのため、マーケティング活動における結果の要因を分析したり、また、売上の予測に利用される、マーケッターにとって非常に重要な多変量解析の手法です。
マーケティングにおける手法の一つとして、覚えておきましょう。以上が、重回帰分析の用語説明になります。
