相似法予測プログラムは、過去の商品(要素)データの中から、予測対象となる商品に相似している要素を調べて、予測するときに使用します。
なお本プログラムは、Excelの分析ツールを利用しているので、「分析ツール」も併せてアドイン接続させてください。
新たに発売される商品と、過去の新商品1~4について、発売後1日目からの販売個数の推移を表にまとめています。
ここから、今回の新商品の販売開始後1~6日目の推移と最も近いものは過去の新商品1~4のうちどれかを探ります。
そして、その関連性の強さを利用して、今回の新商品の販売開始後7日目以降の販売個数について、予測を行おうとするものです。
アドイン接続後、メニューから「相似法予測」をクリックすると、次のように設定画面が表示されます。
対象データ:
過去のデータの推移に該当する部分、サンプルデータでは青色の部分をマウスでドラッグして範囲選択をします。
なお上のサンプルデータで「商品1」~「商品4」にあたる部分の最大の列数(項目数)は14列以内です。
→ 14列を超える処理に関する可否・料金を問い合わせる(問い合わせフォームへ)
予測データ:
予測対象となる1列をマウスでドラッグして範囲選択します。
データの方向:
共に行(方向): → 共に列(方向): ↓
設定が済んだら、「開始」ボタンをクリックします。
自動的に新しいシートを追加し、出力結果を表示します。
「中止」ボタンをクリックすると、操作を中止します。
範囲選択をしたデータが、自動的に追加された新たなシートにコピーされます。
そして、相関係数行列(Excelの分析ツール利用)と回帰分析実行結果が表示されます。
今回の新商品と最も相関の強い過去の新商品は、商品4であることがわかります。
この関連の強さを利用して、過去の新商品4の推移を基に、今回の新商品の販売個数の予測を行うことにします。
ここから、商品4の過去の推移を基に、新商品の販売個数を予測するための情報を、回帰分析実行結果の切片と回帰係数から得ます。
相似している要素とは、今回の新商品に対して、相関係数の大きい過去の新商品としています。予測は、相関係数の最も大きい項目の単回帰式を利用して行います。
参考書籍:
相似法・相関・回帰分析:
「Excelで学ぶ時系列分析と予測」(オーム社)上田太一郎・監修 ほか
相関・回帰分析:
米谷・編集協力「Excelでかんたんデータ分析」(オーム社) 河野真紀、河野善仁・著
米谷共著「Excelで学ぶ回帰分析入門」(オーム社) ほか
なお本プログラムは、Excelの分析ツールを利用しているので、「分析ツール」も併せてアドイン接続させてください。
また分析ツールは、アドイン接続を外す操作をしていなくても、アドイン接続が外れてしまうことがあります。
その場合は、再度アドイン接続を行い、「分析ツール」メニューが表示されているかどうかを、確認してください。
諸般の事情により、上記に表示されている販売価格について、次のように取り扱っております。
ご不便をおかけしております。
●2014/03/31(月)までの販売価格を4/1(火)以降も継続。
●販売価格改訂時期や内容については、また別途お知らせ致します。
以上の項目に同意いただける場合は、ダウンロードを実行してください。
同意いただけない場合、ダウンロードはご遠慮ください。何卒ご了承お願いいたします。
動作環境 |
日本語版Windows用 日本語版Microsoft Excel2003以降(推奨)が快適に動作するパソコン。 ●Excel2003まで対応しております● |
アドイン接続方法・ ソフトウェア使用許諾 |
なおソースコードは、ここでご案内している標準版の内容になります。
特定商取引に関する法律に基づく表記をご覧ください。