売上予測モデルを運用するフォーマットを作るのは難しい。

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測モデルを運用するフォーマットを作るのは難しい。

売上予測

2017/12/15 売上予測モデルを運用するフォーマットを作るのは難しい。

売上予測モデルを運用するフォーマットを持とう。

 

重回帰分析を行って、精度の高い重回帰モデルが出来上がったとしよう。

ここで終わりではない。

当然だが、この重回帰モデル=売上予測モデルは、運用してこそ意味がある。

しかし、エクセル上でモデルを作成すると、厄介なことが生じる。

統計データや実査データなどを補正、精査しているうちに、参照に参照を続け、元のデータがどこにあったか、それがどのように変化したり、参照されたのかが複雑になってしまう。

とりわけ、立地データを何らかのフォーマットで整理して使っていても、その多数のデータをあっちだ、こっちだと参照しているうちに、元データに戻れなくなるということさえ発生する。

 

いずれにせよ、元データに対応するフォーマットを作成して、必ず、このフォーマットにデータを入力すると、理論値という答えに反応していることを確かめなければならない。

この作業、けっこうたいへんで、この作業の過程で、とんでもない矛盾や間違いを発見することがままある。

途中でリンク(参照)の切れたデータが混じっている。

プラスとマイナスが入れ替わってしまっている。

データの順番が途中からずれている。

最悪の場合、目的変数に関係のあるデータ(売上や客数)が説明変数の中に混じっていることが見つかったりする。

これは、致命的なミスである。

これが含まれた項目は消去しなければならない。

こういう項目に限って、けっこうR値(相関係数)を高くしていることがよくあるから、この項目を消去すると、モデル全体がガタガタになること間違いなし。

 

重要なことは、売上予測のために運用するためのフォーマットを作るということを、念頭に入れながら、重回帰分析をすることである。

項目を用意するために複雑にすればするほど、間違いが起こりやすい。

同じ項目を使う時は、中間で、参照した列(参照先)を元に参照するのではなく、必ず最初の元データを参照元とすることをわすれてはいけない。

フォーマットが出来さえすれば、あとは、データをいろいろ入れてみて、売上予測の中央値、予測範囲と確率がどう変わるか、試してみるべきだ。

 

オリジナルデータは、表形式であったも、このフォーマットは、カード形式である。ここに元データを反映させて、算出されたデータが重回帰分析で出てくる理論値と同じになるかどうかも確かめることである。

 

売上予測モデルを運用するフォーマットができるまでが、分析の段階と心がけよう。

 

以下は19○○年に作成されたゲームセンター専用の売上予測フォーマットである。

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