2011年02月22日

デジカメの「画素数」に騙されるな(その3)-センサーとは?

canon_cmos_m.jpg

前回、『「画素数」とは分かりやすさで素人を騙す「魔法の数字」。』と書いた。
更に『「画素数」は「画質の良さ」ではありません。』とも書いた。

結論から言おう。
「画質が良い(高画質) = センサーの大きさ ÷ 画素数」
である。

同じ画素数であれば、センサーが大きければ大きいほど画質が良い。

例えば、同じ1,000万画素で、デジタルコンパクトカメラとデジタル一眼レフカメラがあったとする。
コンパクトカメラのセンサーは小さく、一眼レフカメラのセンサーは大きい。

分母が変わらないのであれば、分子が大きければ数が大きいというのは算数の基本。

一眼レフカメラが高画質であるのはそんな理由。(※)

センサーの大きさ(面積)が広ければ、粒子1粒1粒を大きく設計することができる。
これは、ポッキーとジャイアントポッキーを比較したときに、両方とも同じ本数しか入っていないがジャアントポッキーのほうが1本1本が太いのと同じ理由である。(本当は本数が違うかもしれない・・・)

工業製品であるからして粒子が大きいほうが、性能を高めることができる。。

「粒」は、画素。
画素数は「粒」がいくつかるか? である。

センサーには「粒」がついている。
「粒」は映像を」「ドット」に分解する。

1粒1粒の性能が良ければ、1ドット1ドットの画質が良く、写真としての高画質になりうる。

「画素数」に騙されてはいけない。
posted by Ryo ASADA at 10:34| Comment(0) | TrackBack(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年02月04日

マーケティング担当が知っておくと便利なこと - 相関係数

pic1.PNG
マーケティング担当をしていると、数字の羅列に苦しむ。
その数字は売上推移の数字だったり、Webアクセスの数字だったり。

今回は、マーケティング担当が知っておくと便利なこととして、「相関係数」を挙げたい。

相関係数(そうかんけいすう、correlation coefficient)とは、2 つの確率変数の間の相関(類似性の度合い)を示す統計学的指標である。原則、単位は無く、-1 から 1 の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つの確率変数には正の相関があるといい、-1 に近ければ負の相関があるという。0 に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。因みに 1 もしくは -1 となる場合は 2 つの確率変数は線形従属の関係にある。(wikipedia より)


・・・という定義は無視しましょう。

たとえば、自社で商品A、Bと2種類の商品を扱っているとする。
それぞれ、月ごとに売上を並べてみるとこうなったとする。

1月:商品A【20万円】 商品B【10万円】
2月:商品A【100万円】 商品B【120万円】
3月:商品A【50万円】 商品B【40万円】

どうやら、商品AとBの推移は関連性がありそうだ。
しかし、関連性がありそうなのだが、客観的に「どれだけ関連があるか」を言葉では言い表すのが難しい。

そんなときに「相関係数」を使うと、「どれだけ関連があるか?」を調べることができ、客観的に言い表すことができます。

ちなみに、これらで「相関係数」を出してみると
「0.99」
という数字が出る。

「相関係数」は必ず0.00〜1.00までの範囲で数字が出るようになっており、
●強い相関がある 1 〜 0.7
●中程度の相関がある 0.7 〜 0.4
●弱い相関がある 0.4 〜 0.2
●ほとんど相関がない 0.2 〜 0

という言い方をする。
「0.99」は「強い相関がある」・・・つまり強い関連性があるということになる。

ちなみに、「何パーセントの確率で関連性があると言えるのか?」という問いには
「説明率」を使える。

「説明率」は「相関係数」を二乗したもので、
つまり、0.99 x 0.99 = 0.98(98%)

統計的に、商品Aと商品Bの売り上げの推移は98%連動していると言える
位に言ってしまってよいかもしれない。

さて、相関係数を計算する方法であるが、Microsoft Excelで「CORREL」という関数を使うと、非常に簡単に計算できる。
詳しくは、以下のリンク先を参照して欲しいが、本当に簡単に計算できる。

CORREL関数の使い方

売上の連動だけでなく、いろいろな使い方ができるので是非試してほしい。


次回は「相関係数」の応用例として、(良くゲームでみかける)「恋人同士の相性度チェック!」を実現してみます。

ご期待ください
posted by Ryo ASADA at 17:50| Comment(0) | TrackBack(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

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