売上予測をエクセルで極める その86 重回帰分析

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売上予測をエクセルで極める その86 重回帰分析

売上予測

2019/01/12 売上予測をエクセルで極める その86 重回帰分析

売上予測をエクセルで極める その86 重回帰分析
分析が、終了して、X1、X2・・・(各種立地のデータ)とY(売上)との関係がわかったとします。つまり、X1、X2・・・それぞれの係数が計算されたとします(コンピュータが計算します)。
すると、今度は、売上予測を求めたい物件の立地のデータを調査してくれば良いのです。商圏人口が必要なら、その商圏人口を。視界性評価が必要なら視界性評価のデータを求め、その関係式のX1、X2・・・に代入していきます。
すると。それぞれの係数がわかっているのですから、Yの値が立ちどころに計算できますね。
これが、予測売上になります。

さて、概略は以上ですが、ここからは、手順を追って説明します。
手順1 データ表を作成する
まず、図2のような表を作ってください(マイクロソフト社のエクセルがお勧めです)。

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縦軸に、No、そして、サンプルにする店の店名を記入します。30店あれば30行分用意します。
横軸の方向には、目的変数の売上、そして、説明変数として、いくつもの立地に関する名称を列挙していきます。この表には、商圏人口、視界性評価、○○と記入してあります。
手順2 目的変数(売上)を決める
これは、平均月商であっても、年商または平均日商であっても構いません。また、できるだけ最近のデータを使ってください。一度グラフ化しておいて、この数か月以内に大きな売上の上昇、または下降がある場合は、必ずしも年間を通した平均である必要はありません。何らかの立地要因(競合店が出店した等)が働いたと考えて、最近のその数か月間の平均を用いるようにします(図3)。

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また、目的変数は、売上に限るわけではありません。来店客数でも良いですし、入館者数、入場者数でも構いません。さらに、時間帯別の売上や来店手段別の売上、客席のある階層別売上、商品カテゴリー別売上など細分化されたものでも目的変数にすることができます。

 

 

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私は、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。

 

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