| 大会名称 |
|---|
| 2021年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-08-12 |
| セッション番号 |
| 3r |
| セッション名 |
| 防災減災・インタプライズ |
| 講演日 |
| 2021/08/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| r |
| 講演番号 |
| O-010 |
| タイトル |
| 構造変化を考慮した時系列トレンドに基づく売上傾向分析 |
| 著者名 |
| 中山雅仁, 森山 卓, 桑野将司, |
| キーワード |
| 区分線形近似, 構造変化, 時系列分析, POSデータ, マーケティング |
| 抄録 |
| 長期間の時系列データを分析するうえでは，データ期間における構造変化を考慮する必要がある．将来予測を考える本研究では，予測結果の解釈が容易である，区分線形近似による線形トレンドの推定方法を提案する．モデルに含まれる構造変化点の個数および時点と区分線形トレンドの同時推定には，赤池情報量規準を適合度として用いる．提案するモデルを実際の125商品の1年以上の売上データに適用した結果，118商品において構造変化点が1つ以上存在することがわかった．さらに，得られた最新のトレンドと商品の原価率などを組み合わせることで，マーケティング戦略を考えるうえで有用な知見が得られた． |
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