出荷データを用いた需要予測
ココがポイント!
出荷数でも気温との相関関係を分析したところ、相関が認められ、その結果を用いて需要予測モデルを構築することができます。
需要予測モデルは、４つの季節に分けることで精度が高まります。
分析概要
一部の品目において、物流倉庫からの出荷数を用いた需要予測モデルを構築しました。
用いたデータ
| 出荷数 | スポーツ飲料 | 期間：2007年3月～2017年10月 |
|---|
| 気象 | 平均気温 |
|---|
※いずれも週別データを用いています。
図表
熱中症対策の水分補給として選ばれる品目の、気温と物流倉庫からの出荷数の関係
| 昇温期 | 降温期 | |
|---|---|---|
| 需要期 | ６、７月：指数関数近似 | ８、９月：指数関数近似 |
| 安定期 | ２～５月：線形関数近似 | 10～１月：線形関数近似 |
| 現状把握 | 分析 | 実証実験 | |
| 結果 |
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現状把握 |
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| 結果 |
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分析 |
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| 結果 |
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実証実験 |
|---|---|
| 結果 |
