| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-01-17 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
需要予測精度の向上しないPOSデータの統計的特徴の分析 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
GN |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
|
|
|
和歌山大学大学院システム工学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
和歌山大学システム工学部 |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社サイバーリンクス |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社サイバーリンクス |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Cyber Links Co., Ltd. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Cyber Links Co., Ltd. |
| 著者名 |
渡邉, 小百合
吉野, 孝
松山, 浩士
平野, 隼己
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
店舗経営における重要な問題として，在庫管理が挙げられる．在庫が増えすぎると管理維持費の負担増加等が発生し，逆に在庫が不足すると販売機会が喪失等の問題が起こる可能性がある．これより，売れる数だけ商品を仕入れる必要があるが，全ての商品に対していくつ売れるのかを人手で予測するのは非常に困難である．企業によって需要予測システムの開発も行われているが，全ての商品を高精度で予測出来ているわけではない．POS データは店舗ごとの特徴が含まれているため，需要予測システムを各店舗ごとに作成する必要があるが，店舗ごとにシステムを作成すると，時間や費用の面でコストがかかってしまう．これより，予測精度が向上しない商品を予測システムに入力する前に発見する必要があるのではないかと考えた．本研究では，POS データを用いて需要予測精度の向上しない商品の統計的特徴の分析を行う．3 種類の評価指標を用いたランダムフォレストによる予測精度の組み合わせが 4 種類に分類され，売上個数のばらつきやランダムフォレストの重要度等が精度に影響していることがわかった．また，4 種類に分類された商品群ごとに，商品の属性的な特徴が無いかさらに分析を行った結果，各商品群には商品属性的な特徴もある可能性があることがわかった． |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA1155524X |
| 書誌情報 |
研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN）
巻 2019-GN-106,
号 16,
p. 1-6,
発行日 2019-01-17
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8744 |
| Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-GN19106016.pdf (1.3 MB)
