売上予測はデータ分析の深さ、正確さで成り立っている

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売上予測

売上予測に必要な作業は、目的・目標の設定、立地と店舗開発における現状分析、実査と仮説の設定、データ収集、データ分析、仮説の検証、売上予測モデルの構築、モデルの検証、運用フォームの作成、分析報告書の作成の１０段階が必要となる。

ただ、データの収集にしても、仮説の検証にしても、売上予測モデルの構築にしても、モデルの検証にしても、広義のデータ分析に含まれるのであって、言ってみれば、売上予測というのは、ほぼ大部分は「データ分析」だと言っても過言ではない。

実際、売上予測にあたっては、表計算ソフト、エクセルが大活躍する。エクセルを扱えないと売上予測はまず難しい。

弊社が行うコンサルティングに当たっては、その多くの時間が、エクセルの扱い方、関数などの機能の説明に割かれることがそれを雄弁に物語っている。

もちろん、エクセルが使いこなせるからと言って、売上予測ができることにはならない。それは、数字を扱えるからと言って、難しい幾何学が解けるわけではないことと同じである。

エクセルを使って、データが示している意味が読み取れなければならない。データの示している真実を明らかにできなければならない。

大量のデータを扱い、その中の意味を見出すための統計的手法のことを、多変量解析と言うが、中でも「相関関係」や「主成分分析」はデータ分析の中でも珠玉なものだ。

また、売上の月次推移のデータは、時系列分析のEPA分析などが便利なデータ分析と言える。

さらには、数字ばかりがデータではない。実査で記録されたさまざまな文字データ、文書データを読む力が不可欠である。

例えば、「良く見える」と書いた文を見て、これを数値化しようとすればそれは数字になって、数値処理ができるかもしれない。しかし、「良く見える」と表現した場合、それが何を意味しているのかを考えようとするなら、数字として処理することは何の意味を持たない。

「強い刺激を発する物体」という意味なのか、「人々の興味を引く何かがある」という意味なのか、「他には何もとくには感じられない」という意味なのかを考えることによって、「見える」ということの意味がわかってくる。

これらはあくまでも例に過ぎないのだが、「意味を理解する」ということがデータ分析の肝心なことである。

単に、平均値や相関係数などの数値を出して眺めているのはデータ分析とは言わない。

何これ　地平線の人

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林原安徳：有）ソルブは、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。

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