関係(相関)を見ていきながら、回帰分析を使って予測値を算出し、傾向を掴んで今後の営業戦略立案に役立てる、ということをご説明しましたが、今回は日々の時間とともに変化していく売上データから来期売上予測値の算出を行い、今後の仕入販売を考えていこうというものです。方法としては回帰分析手法を使いますが、時間を扱う場合は統計学的には時系列分析というジャンルに分類されるのが一般的です。当シリーズの中でも1番読まれている「データ分析の勧めI第9回」のスパークリングワインの来期の季節変動予測の中に、移動合計を使い、季節変動指数を算出して来期の販売予測をしておりますが、実はこれも時系列分析に属します。この時は年間販売予測値を線グラフの傾向から筆者得意の「エイッヤ」で設定し、各月の予測値を算出しておりますが、これを今回は個別の商品に絞って過去のトレンドから近似直線、近似式を表示し、来期の年間販売予測値を算出する時系列分析を経験していただきます。第9回」で使ったスパークリングワイン売上データの中から、最近売り上げが伸びている1種類を抜き出した、単月と12ヶ月移動合計の表です。※12ヶ月移動合計:月合計データをその月を含めた過去12ヶ月分合計したもので、これを順次月を移動して集計したもの。2010年3月は2009年4月から2010年3月までの合計。2010年4月は2009年5月から2010年4月までの合計。図4-2は時系列の売上推移を折れ線グラフで表したもので、単月の売り上げに変化がありすぎて傾向が見合ない時などはこのように移動合計グラフに表すと大きな時間の変化が見えてきます。12ヶ月移動合計グラフで見ると、順調に右肩上がりで推移しているように見えます。これを回帰分析して、来期の販売予測値を出せばよいのでしょうか。いうことで、グラフに近似直線と近似式も表示してみました。グラフに近似直線と近似式を表示してみました。4「いいね!」ボタンを押していただくと、最新情報をお届けできます。フィードの購読もできます。