予測検証トライアル・サービス

データサイエンスで未来を切り開く！トレンドトラップ需要予測システム

販売予測をデータサイエンスで挑戦する経験がないので不安だ！
POSやERPの出荷実績データなどトランザクションデータを使用してトライアルができないものか・・・？

●お悩みの方に「予測検証トライアル」のお知らせです

• 【事例】
  • 300万件の販売実績データと「見積もり」件数データを用いて「重回帰予測モデル」と出荷実績のみで予測する「GARCHモデル」を利用して過去2年分をバックテスト（すでに結果のわかっている過去実績を3年前に遡って2014年5月まで予測しなおして精度を評価）
  • 自社データ、自社の品番・品名で販売予測の結果を評価してみると・・・
    • 超多品種少量品（間欠需要）の予測にはクロストンモデルと最適在庫計算がポイントであることが判明
    • 「見積もり」情報がデータベース化されている商品群には、重回帰予測モデルが精度よく予測できる
    • 季節品には周期性をモデルにとりこんだGARCHモデルがお手軽で精度が良いことが理解できた
  • 役員プレゼンでこの【予測実証　結果】をみせた
    • より突っ込んだ活動をチーム編成して『超多品種少量品（間欠需要）の予測と在庫最適化』と『見積もり情報を利用した需要予測』を販売と生産の需要調整会議の中で生かす業務プロセスと予測の仕組みを構築することが指示された
• トライアルがスタートしてから45日目でした