回帰は、勝手なイメージだけど数値データだけを取り扱うというイメージがある。カテゴリ変数もつかっていいの？
はい、カテゴリ変数も回帰分析に組み込むことができます。カテゴリ変数は、数値ではなく、カテゴリやグループを表す変数です。例えば、商品のカテゴリ（食品、衣料品、家電など）、地域（東京、大阪、名古屋など）、季節（春、夏、秋、冬など）などがカテゴリ変数の例です。
カテゴリ変数を回帰分析に組み込む方法はいくつかあります。
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ダミー変数化: カテゴリ変数を複数のダミー変数に変換し、これらを回帰モデルの特徴量として使用します。各カテゴリに対応するダミー変数は、1つのカテゴリが存在する場合には1を、それ以外の場合には0を取ります。
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カテゴリ変数のエンコーディング: カテゴリ変数を数値にエンコーディングして、回帰モデルの特徴量として使用する方法です。例えば、Label EncodingやOrdinal Encodingを使用することがあります。ただし、順序関係のないカテゴリ変数の場合は注意が必要です。
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カテゴリ変数の特徴量エンジニアリング: カテゴリ変数を使用して新しい特徴量を作成することができます。例えば、特定のカテゴリが特定の季節性や傾向を持つ場合、その特徴を表す新しい特徴量を作成することができます。
カテゴリ変数を回帰分析に組み込むことで、さまざまなカテゴリやグループが販売数量に与える影響を考慮することができます。ただし、適切なエンコーディング方法を選択し、モデルの性能に影響を与えないように注意する必要があります。