売上予測パッケージの構築
商社 / Data Analytics
時系列分析に基づく売上予測モデルを構築し、誰でも同じ手順で予測できるパッケージとして整備。
Python時系列分析予測モデル
BACKGROUND
課題
売上予測が担当者の経験則に依存し、精度にばらつきがあった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
過去の売上実績と外部要因を整理し、予測に有効なデータを特定
- 2
時系列分析による予測モデルを構築し、実績データで精度を検証
- 3
担当者が定常運用できるよう、予測の実行から結果確認までをパッケージ化
DELIVERABLES
主なアウトプット
- 売上予測モデルと実行パッケージ
- 予測精度の検証レポート
- 運用手順書と引き継ぎドキュメント
OUTCOMES
成果
- 経験則に依存していた予測プロセスがデータドリブンな手順として定着
- 予測根拠が説明可能になり、需給計画の議論の質が向上
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した実績を含みます。
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