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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

品目:熱中症対策の水分補給として選ばれる品目 品目:熱中症対策の水分補給として選ばれる品目

※1年を下表の4つの時期に分けて、それぞれの期間で需要予測モデルを構築すれば予測精度が高まり、より適正な在庫管理への発展が期待できます。

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
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