JP2016012223A - 需要予測装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
Y~n= an1Y~1+an2Y~2+…+an(n-1)Y~n-1+an(n+1)Y~n+1+…+anNY~N+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (1)
本実施の形態に係る回帰係数算出部12は、公知の重回帰分析を用いて、上述した回帰係数及び購買数回帰係数を算出する。
(1)前年度実績(第1前年度実績B1、第2前年度実績B2)が存在しない商品、(2)直近実績と前年度実績との差が第1閾値以下の商品、については、パターンP1として第2直近実績A2を用いる。ここで、第1閾値は、例えば20%以内等、微差であることを示す値とすることが好ましい。このように、直近実績と前年度実績とが微差となる商品は、例えば、季節を問わず年間を通して恒常的に購入される定番商品や日配商品等が挙げられる。
(1)第2直近実績A2で売り上げが第2閾値以下の商品、又は(2)直近実績と前年度実績との差が第3閾値以上の商品については、パターンP2として第2前年度実績B2を用いる。ここで、第2閾値は、例えば7個以下(0.1/日)等、売り上げ個数が少ないことを示す値とすることが好ましい。また、第3閾値は、例えば80%以上等、大差であることを示す値とすることが好ましい。このように、直近実績と前年度実績とが大差となる商品は、例えば、特定の時期や季節に関係して購入される商品(季節性商品)や特定の日時に安価に提供する商品(特売商品)等が挙げられる。
(1)予め定めた商品や予め定めた商品カテゴリに属する商品については、パターンP3として第1直近実績A1と第1前年度実績B1を用いる。また、上記のパターンP1、パターンP2の条件に該当しない商品についても、パターンP3を用いてもよい。
そして、回帰係数算出部12が回帰係数の算出に用いるため、商品n(=1,2…,N)に対するM種類(m=1,2,…,M)の過去の変動因子となりえるデータXnm(t)が、所定期間t(t=1,2,…,T)ごとに、記憶部11の各データベースから読み出される。
Xn1(0),Xn1(1),…,Xn1(t),…,Xn1(T)
Xn2(0),Xn2(1),…,Xn2(t),…,Xn2(T)
……
XnM(0),XnM(1),…,XnM(t),…,XnM(T)
次に、回帰係数算出方法について説明する。まず、公知の回帰係数の算出手法として、予測因子となる過去データXnm(t)を用いた場合、所定の期間t(t=0,1,…,T)における商品nの推定購買数Yn(t)は、以下に示す回帰式(2−0)〜(2−T)で示すことができる。
Yn(1)=bn0+bn1Xn1(1)+bn2Xn2(1)+…+bnMXnM(1) … (2−1)
…
Yn(t)=bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (2−t)
…
Yn(T)=bn0+bn1Xn1(T)+bn2Xn2(T)+…+bnMXnM(T) … (2−T)
Yn=bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (4)
まず、将来の購買数の推定手法を説明する前に、過去の購買数の推定手法について説明する。まず、商品群を構成するN個の各商品について、上述したような変動因子、購買数変動因子、回帰係数、及び購買数回帰係数等を用いると、回帰式群(7−1)〜(7−N)を設定できる。
Y2=a21Y1+a23Y3+a24Y4+…+a2NYN+b20+b21X21+b22X22+…+b2MX2M … (7−2)
…
Yn=an1Y1+an2Y2+…+an(n-1)Yn-1+an(n+1)Yn+1+…+anNYN+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (7−n)
…
YN=aN1Y1+aN2Y2+…+aN(N-2)YN-2+aN(N-1)YN-1+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (7−N)
Y2(t)=a21Y~1(t)+a23Y~3(t)+a24Y~4(t)+…+a2NY~N(t)+b20+b21X21(t)+b22X22(t)+…+b2MX2M(t) … (8−2)
…
Yn(t)=an1Y~1(t)+an2Y~2(t)+…+an(n-1)Y~n-1(t)+an(n+1)Y~n+1(t)+…+anNY~N(t)+bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (8−n)
…
YN(t)=aN1Y~1(t)+aN2Y~2(t)+…+aN(N-2)Y~N-2(t)+aN(N-1)Y~N-1(t)+bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (8−N)
B2=−a21Y1−Y2−a23Y3−a24Y4…−a2NYN … (9−2)
…
Bn=−an1Y1−an2Y2−…−an(n-1)Yn-1+Yn−an(n+1)Yn+1−…−anNYN … (9−n)
…
BN=−aN1Y1−aN2Y2−…−aN(N-2)YN-2−aN(N-1)YN-1−YN … (9−N)
11 記憶手段
12 回帰係数算出手段
13 予測購買数算出手段
14 受付手段
Claims (6)
- 各商品の過去の購買数と、当該購買数を変動させる変動因子を数値化した変動因子情報とを実績データとして記憶する記憶手段と、
需要予測の対象となる基準日の入力を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された実績データに基づいて、前記変動因子情報が前記購買数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数を算出する回帰係数算出手段と、
前記回帰係数算出手段により算出された前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、当該基準日に購買される商品毎の購買数を予測購買数として算出する予測購買数算出手段と、
を備え、
前記記憶手段が記憶する前記変動因子は、特売期間中における特売開始からの経過日数情報を含む、
ことを特徴とする需要予測装置。 - 前記記憶手段が記憶する前記変動因子は、特売期間中における特売開始からの経過日数情報として初日を含む、
ことを特徴とする請求項1記載の需要予測装置。 - 前記記憶手段が記憶する前記変動因子は、特売期間中における特売開始からの経過日数情報として初日および2日目を含む、
ことを特徴とする請求項1記載の需要予測装置。 - 前記記憶手段に記憶された実績データは、前記基準日に直近する所定期間分の第1実績データと、当該基準日に対応する前年度以前の日付から未来方向にかけての所定期間分の第2実績データとであって、
前記回帰係数算出手段は、前記第1実績データと前記第2実績データでの前記購買数の差が所定値以上となる商品については、前記第2実績データに係る期間を所定数分割した分割期間における購買数の各平均値に基づいて前記回帰係数を算出する、
ことを特徴とする請求項1ないし3の何れか一記載の需要予測装置。 - 前記回帰係数算出手段は、前記第2実績データに係る期間の分割数を任意に設定可能とする、
ことを特徴とする請求項4記載の需要予測装置。 - コンピュータを、
各商品の過去の購買数と、当該購買数を変動させる変動因子を数値化した変動因子情報とを実績データとして記憶する記憶手段と、
需要予測の対象となる基準日の入力を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された実績データに基づいて、前記変動因子情報が前記購買数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数を算出する回帰係数算出手段と、
前記回帰係数算出手段により算出された前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、当該基準日に購買される商品毎の購買数を予測購買数として算出する予測購買数算出手段と、
として機能させ、
前記記憶手段が記憶する前記変動因子は、特売期間中における特売開始からの経過日数情報を含む、
ことを特徴とするプログラム。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2016012224A (ja) * | 2014-06-27 | 2016-01-21 | 東芝テック株式会社 | 需要予測装置およびプログラム |
WO2017163277A1 (ja) * | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム |
Families Citing this family (2)
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---|---|---|---|---|
CN114219547B (zh) * | 2022-02-22 | 2022-07-05 | 杭州铭信信息科技有限公司 | 一种门店订货量的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN116976955B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-26 | 广东赛博威信息科技有限公司 | 一种全域订单管理系统及其方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002304508A (ja) * | 2001-04-06 | 2002-10-18 | Dainippon Printing Co Ltd | 需要予測販促方法およびシステム |
JP2004287478A (ja) * | 2003-03-19 | 2004-10-14 | Toyota Motor Corp | 商品の予測需要量を算出する方法と装置とそのためのプログラム |
JP2007241783A (ja) * | 2006-03-10 | 2007-09-20 | Osaka Gas Co Ltd | メータ取付取外し数予測システム |
JP2013182415A (ja) * | 2012-03-01 | 2013-09-12 | Toshiba Tec Corp | 需要予測装置およびプログラム |
JP2014044598A (ja) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Canon Marketing Japan Inc | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5337174B2 (ja) * | 2011-01-19 | 2013-11-06 | 東芝テック株式会社 | 需要予測装置、及びそのプログラム |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002304508A (ja) * | 2001-04-06 | 2002-10-18 | Dainippon Printing Co Ltd | 需要予測販促方法およびシステム |
JP2004287478A (ja) * | 2003-03-19 | 2004-10-14 | Toyota Motor Corp | 商品の予測需要量を算出する方法と装置とそのためのプログラム |
JP2007241783A (ja) * | 2006-03-10 | 2007-09-20 | Osaka Gas Co Ltd | メータ取付取外し数予測システム |
JP2013182415A (ja) * | 2012-03-01 | 2013-09-12 | Toshiba Tec Corp | 需要予測装置およびプログラム |
JP2014044598A (ja) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Canon Marketing Japan Inc | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016012224A (ja) * | 2014-06-27 | 2016-01-21 | 東芝テック株式会社 | 需要予測装置およびプログラム |
WO2017163277A1 (ja) * | 2016-03-25 | 2017-09-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム |
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