【データをもっと経営に活かそう！】お客様の数を予測して廃棄ロスを減らしたい〜重回帰分析
- 2021年7月7日
- 中小機構 中小企業アドバイザー（経営支援） 村上知也
あるラーメン屋さんでは、廃棄ロスが多くて悩んでいました。今までは、勘と経験で仕入れする材料を決めていましたが、材料が残ってしまいました。気温や降水量、曜日から来客数を予測してみることにしました。
しかし残念ながらうまく予測できませんでした。（詳しくは前回の記事をご確認ください）
やはり月の平均気温でだけで平均来店客数を予測するはアバウト過ぎたでしょう。今回は、日々の情報も活用して分析していきます。
なお、どういった情報を活用するかというと、未来のデータがあるものが望ましいです。天気予報データは1週間程度とはいえ、未来の情報(天気予報)が公開されているため、予測に活用しやすいと言えます。
その中でどのデータを選定するのが難しいですが、今回は、曜日と気温と降水量とPOSの売上データから、未来の売上を予測する式を作成してみます。
なお、曜日データは月火水など日本語では分析できませんので、以下の図表のように0と1に変換しています。このデータをエクセルのデータ分析ツールで重回帰分析をしてみます。
次に重回帰分析の結果を確認します。この結果の精度が高いかどうかは補正R2の値を確認します。数値は0.84を超えており、前回記事の回帰分析より、予測精度が高くなっていると言えます。
上記図表の赤枠の数値から売上の予測式が完成しました。実際に、「金曜日で気温が10度で雨が降らなかった場合」の予測値を出してみます。実際に数値を入れてみることで、売上の予測が行えました。
まとめ
前回の回帰分析の予測式では精度が不足したため、重回帰分析で予測を行いました。過去の、天気情報（気温、降水量）、曜日データ、売上データの関係から、未来の売上予測の式を作成することができました。
実際には、売上に影響を与えるデータは多数ありますが、曜日や天気など未来のデータが使えれば今回のように予測に結びつけることができます。売上予測の精度が高ければ、適正な在庫量を維持でき、結果的に廃棄ロスを削減していけるのではないでしょうか。
