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コース説明
製品需要を正確に予測できると、企業は市場の先手を打てます。需要を左右する要因を把握すれば、製品に関わる行動をより的確に導けます。本コースでは、Rを使って製品需要を予測するプロセスを学びます。需要の主要なドライバーの見つけ方、季節性の影響の見方、そして実データに基づく製品階層での需要予測に取り組みます。コース終了時には、米国のある州の地域単位で複数製品の需要を予測し、その後、同一州内の複数地域にわたる予測を集約して、完全な階層型の予測システムを構築できるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
時系列で需要を予測する
予測といえば、まずは時系列モデルから始めるのが効果的です。将来の販売需要を見積もるには、ARIMAモデルが良いベースラインになります。この章では、ARIMAモデルを手早く実装し、将来の製品需要に対する初期予測をうまく得る方法を学びます。
2
需要の構成要素
経済学の理論は、需要の予測について多くの示唆を与えてくれます。価格、季節性、プロモーションの実施時期といった外的要因は、製品需要の一部を確実に左右します。この章では、価格弾力性モデルの基本と、季節性やプロモーション時期の要因を需要予測に組み込む方法を学びます。
3
回帰と時系列の融合
時系列モデルと価格の回帰分析は、製品需要予測において別々に考える必要はありません。組み合わせることができます。この章では、両アプローチで得られた情報を「統合」する2つの方法——トランスファー関数と予測アンサンブル——について学びます。
4
階層型フォーキャスティング
ここまで扱ってきたのは、個々の製品需要を予測するための個別モデルでした。しかし、これらの製品は販売の製品階層を構成しています。製品は地域を構成し、地域は州を構成します。階層の上下で予測が首尾一貫するようにするにはどうすればよいでしょうか。この章では、階層型フォーキャスティングの考え方と、それを製品需要の予測で活用する方法を学びます。
R
Rで学ぶ製品需要の予測
コース修了
