データ処理ワンストップサービスTips集(概論)を掲載しました

上記Tips集の取っ掛かりとしてまずは概論を掲載いたしました。比較的多くの業種に当てはまるような書き方にしています。本論の後には各論的なものを書いていきたいと考えています。

下記にも同じ物を掲載しておきますのでご覧ください。本ページはこちら

http://scientific-global.net/データ処理ワンストップサービスtips集概論/

よろしくお願いいたします。

データが少なくても、ビジネス解決の糸口があります

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データ処理,統計解析,化学分析-報告書,パワーポイントスライド、

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概ね小売の全てに販売データが有るはずです。会員カードを作成している場合は顧客データもあるかと思います。その多くが季節性により売れ筋が決まるといっても過言ではありません。食品についても旬の美味しいもの、また花も季節性があるのは当然です。アパレルについても夏服、冬服があり、季節性は当たり前に存在します。

しかしながらその季節性の要素以外に販売増加につながるものはないだろうか、特定商品を仕入れたときは別の商品を仕入れるべきか否か、などの命題を解くというのが我々のタスクになります。温度、湿度などの要因を始め、時間帯、商品同士の相性 (顧客ニーズ)、行動パターン、様々なファクターによって人々の行動は変化するはずです。どのような条件の時にどのお菓子が最も売れるのか、どのようなレストランのメニューが好まれるのか、またこれまでのケースからどの程度売れる可能性があるのか、が定量的に議論可能になります。

threeDContour
Fig.1 商品アイテム数100種類の売上に関する相関行列の3Dコンタープロット

商品の売上例を用いて相関マトリクスの3Dコンター(等高線)図を作成してみました。調査期間は1ヶ月、アイテム数100種類です。概ね商品の売れ行きは相 関係数が高く(~0.95、赤色部分)売れ方は類似しています。しかし商品番号75番前後が他に比べて相関係数が低い(~0.7、凹んでいる黄色い部分) 結果を得ました。これらは他の売れ行き動向に対して比較的時期に無関係に売り上げていることを示しています。このアイテムは売上もコンスタントに上がっていることから定番商品となっており、特に販売不調の時に重宝されるアイテム、また販売数予測が可能であるという結論が得られます。

もう一つ、シンプルな例として1998-2003年での円ドル相場に対してフーリエ解析を行いました。左の図になります。5年間ですので大きな周期は見ることはできませんが短周期 (30日前後)から120日前後までのピークが観測されました。これは周期として卓越していることを示しています。よって30日、120日前後の周期で売 買の可能性が利益をもたらす、ということになります。また70日前後の周期も認められ、人の噂も、、、とこの期間においてはことわざ通りとなるようです。

これらの予測手法はひいては過去数年分の販売データ等から、季節性以外の新たな販売予測が立てられることを意味し、製作や仕入れ予測が立てられる可能性が展開されます。

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上記はほんのシンプルな一例で、他にも通常の売上推移解析の他、様々な統計解析が我々は可能です。少数精鋭ながらも博士研究者による経験豊かな人材が信頼の統計解析を行います。また報告書やプレゼン資料等も作成依頼もお受け致します。このようにワンストップ・サービスが可能となっております。是非この機会に本サービスをご利用いただければ幸いです。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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