売上予測に変換は欠かせない

売上予測で変換しなければならない課題は多い。

その難しいものは、視界性評価であるとか、動線評価といった人間にはよくわかるが、論理的な文章に変換し、さらに数値に変換するにはむずかしいというようなものだ。最終的には、その評価をする人間側に判断をゆだねることにもなる。

また、「若い人が多い」というような文章でさえ、変換は欠かせない。

若い人の範囲はどれくらいかを特定しなければならないし、そもそも、この「若い人」について、その絶対数なのか、比率なのかも決めておかなければならない。

通常こういった変換をするには、5歳刻みの人口を調べ集計して起き、各世代のそれぞれにウェイトを掛け、合算するという手法をとる。

ウェイトについては、0～1の数値を入れることが多い（もちろん、いろいろな数値を使っても良い）が、「若い人」は、10歳～14歳人口には0.9を、15歳～19歳人口には0.95を、30歳～34歳人口なら0.5を、65歳以上人口なら0を掛けるなどして合算する。

これは、「高所得世帯が多い」、「高層マンション世帯が多い」、「世帯人員が少ない」、「人口集中度が高い」というような概念を数値に変換するときにも応用できる。

ちなみに、変換はいろいろな数字を合算することが多いので、けっこう複雑になる場合がよくある。

あれを調べて、これも調べて、あれとこれをウェイトづけて合算したものを別のもととさらに合算していく・・・というようなことが生じるものだ。

これだけでは、なんのことやらわからないだろうが、これだけは知っておくと良いことがある。

細かなことまで考慮しながら一所懸命、手間暇をかけて作り上げた説明変数ほど、役に立たないことが多い、ということだ。

手間かけ損とも言える。

そんなに精密にやらなくても、単純な標識を見つけたら、それを説明変数にしたら、ひじょうに役に立つ、こともけっこうあるものだ。

たとえば、店舗面積だけが大きな要因になったりする（そうでないことも多いが）。

したがって、売上予測の変換を行うのだったら、最初はなるべく簡単で時間がかからないものを見つけるようにしたら良いだろう。