品目によっては、気温の上昇とともに販売数が上昇するがある一定のところから販売数が加速度的に伸びる場合があります。
高い温度帯で販売数の伸びが顕著となる品目(例えばスポーツ飲料)は、全温度帯で一次関数(直線)で近似せず、指数関数など別の方法で近似することで需要予測モデルの精度がアップしました。
販売数と気温の関係を描いた散布図を参考に需要予測モデル式を構築しましたが、プロットの傾向が単調なものでない品目については、需要をより正確に予測できるモデルの構築を検討し、その評価を行いました。
販売数 | スポーツ飲料等、炭酸飲料 | 期間:2014年4月~2017年3月 |
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気象 | 平均気温 |
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※いずれも週別データを用いています。
一次関数で近似した場合の決定係数 | 指数関数で近似した場合の決定係数 | |
スポーツ飲料等 | 0.7898 | 0.8939 |
炭酸飲料 | 0.8912 | 0.9256 |
ミネラルウォーター類 | 0.8817 | 0.9012 |
果汁飲料等(コールド) | 0.8550 | 0.8816 |
現状把握 | 分析 | 実証実験 | |
結果 |
現状把握 | |
結果 |
分析 | |
結果 |
実証実験 | |
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