過去の販売数を1週間(7日間)ごとに集計するとします。
5週間前 - 10個
4週間前 - 12個
3週間前 - 8個
2週間前 - 11個
1週間前 - 14個
このような集計データが複数の商品ごとにあるとします。
複数の商品の中から、どの商品が伸びていてどの商品が縮小しているかを数値化して
比較する良い方法はないでしょうか?
具体的には何らかの指標を持ってして順位付けを行いたいと思っています。
ex 過去5週間の指標から判断すると、商品○○が1位、商品□□が2位・・・と言った感じです。
何かヒントをいただけると助かります、よろしくお願いします。
No.1
334
13
35pt
質問の趣旨を、バラツキのあるデータの中から一時的な変動要因による影響を除去して、より一般性のある傾向を抽出して、データ間に順位をつけたいと理解しますと、最も簡単な方法は回帰分析をして、一次線型方程式を求めて（Y=aX+b）、aの大小によって順位をつけることではないでしょうか。
回帰分析については、回帰分析の基礎理論を参照。応用問題やリンクも出ていますので参考にしてください。
当然のことですが、データを取る期間が短いほど一時的変動要因に左右され、期間が長いほど一時的変動要因の影響は除去され、より長期的な傾向を反映するようになります。
もっと簡単には、横軸に期間、縦軸に販売数を取り、商品毎に色分けしてプロットしてやれば、大体の傾向は視覚的に分かります。回帰分析は直感的に捉えたものを数式で置き換えたに過ぎません。
No.1
33413
ここでベストアンサー
35pt
質問の趣旨を、バラツキのあるデータの中から一時的な変動要因による影響を除去して、より一般性のある傾向を抽出して、データ間に順位をつけたいと理解しますと、最も簡単な方法は回帰分析をして、一次線型方程式を求めて（Y=aX+b）、aの大小によって順位をつけることではないでしょうか。
回帰分析については、回帰分析の基礎理論を参照。応用問題やリンクも出ていますので参考にしてください。
当然のことですが、データを取る期間が短いほど一時的変動要因に左右され、期間が長いほど一時的変動要因の影響は除去され、より長期的な傾向を反映するようになります。
もっと簡単には、横軸に期間、縦軸に販売数を取り、商品毎に色分けしてプロットしてやれば、大体の傾向は視覚的に分かります。回帰分析は直感的に捉えたものを数式で置き換えたに過ぎません。
参考になる情報をいただき感謝しています。
早速調べてみます。
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参考になる情報をいただき感謝しています。
早速調べてみます。