感度分析

Advanced Probability: データの不確実性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

感度分析とは？

• 1つの変数はどう変わるか…
• …他を一定に保ったまま？
• 目的: 主要ドライバーの特定
• 先手の意思決定を支援

感度分析 vs. シナリオ分析

シナリオ分析

• 複数変数を同時に扱う
• 複数の将来パターンを検討
• ベスト・ベースライン・ワーストの各シナリオ

感度分析

• 特定の1変数に注目
• その変数の変化が結果に与える影響を測定
• 変数変化による結果の範囲を把握

感度分析の手順

1. 主要変数を特定

感度分析の手順

1. 主要変数を特定
2. 基準シナリオを設定

感度分析の手順

1. 主要変数を特定
2. 基準シナリオを設定
3. 1変数ずつ調整

感度分析の手順

1. 主要変数を特定
2. 基準シナリオを設定
3. 1変数ずつ調整
4. 結果を分析

感度分析結果の可視化

感度分析結果の可視化

感度分析結果の可視化

例: 利益率

• 各種コストと収益要因が利益率に与える影響は？
• 次を変化させて感度分析:
  • 製品価格
  • 原材料費
  • 人件費
  • 広告費

例: 利益率

演習に進みましょう！

Advanced Probability: データの不確実性