高度な手法で売上予測を改善する

売上予測は、ウォルマートやアマゾンみたいな大手小売業者にとってめっちゃ大事だよね。これらの企業は、自社製品がどれだけ売れるかを予測するのにいろんな課題に直面するんだ。商品が多いこと、場所の違い、季節の変化、天候や地域経済といった外部要因が、この仕事を難しくしてるんだよね。

従来は、売上を予測するためにいろんな手法が使われてきたよ。時系列モデル、機械学習モデル、ニューラルネットワークとか。でも、正確に売上を予測するのは今でも難しいんだ。予測を改善する一つの効果的な方法は、データを関連するカテゴリにグループ化すること。異なるグループは異なる売上パターンを示すからさ。

俺たちのアプローチでは、売上データのトレンドと季節成分に注目することを提案したんだ。これらの要素を分析することで、異なる時期に売上にどんな影響を与えるかをよりよく理解できるんだ。俺たちは、ウォルマートの5年以上の売上データを使ってアイデアをテストしたんだ。結果は、この方法が売上予測をより正確にする可能性があることを示してる。小売売上予測を実行するための構造化されたアプローチも提案してるよ。

#売上予測の重要性

いろんな地域でビジネスをしてる企業にとって、正確な売上予測はめっちゃ重要だね。良い予測は、企業が在庫管理、価格戦略、マーケティング活動について賢い決定をするのに役立つんだ。需要を正確に予測することで、ビジネスは無駄を減らして利益を増やせるんだ。さらに、信頼できる売上予測は安定したサプライチェーンに寄与して、消費者と企業どちらにも利益をもたらすよ。安定したサプライチェーンは、商品を常に入手可能にし、消費者の信頼を維持し、混乱によるリスクを最小限に抑えるんだ。

最近、機械学習やAIを使った予測手法がいくつか探索されてるよ。従来の手法、例えばARIMAや指数平滑法は、線形トレンドや季節変化を理解することにフォーカスしてる。これらの方法は多くの場合でうまく機能してるけど、データが複雑になると、現代の機械学習アプローチが注目されてるんだ。人工ニューラルネットワークや勾配ブースティングマシンみたいな手法は、より複雑なデータの関係を扱えるから、予測タスクに対して魅力的なんだ。

研究者たちは従来の予測手法を高度な機械学習技術と組み合わせて、ハイブリッドモデルを作ることにも取り組んでる。これらのモデルは、両方の手法の強みを活かして、売上予測の精度を高める可能性があるよ。

#売上予測へのアプローチ

俺たちの作業では、LightGBMアルゴリズムを使ったんだ。これは、大規模データセットを扱うのに速さと正確さで知られている高性能ツールなんだ。さらに、トレンドと季節性を効果的にキャッチするために、Prophetモデルも取り入れたんだ。この2つの手法を組み合わせることで、それぞれの強みを活かして売上予測を改善することを目指したんだ。

俺たちが分析した売上データは、ウォルマートからで、いろんな製品や店舗の情報が含まれているんだ。このデータセットは広範囲で、売上数値、プロモーション、価格変更、祝日など、売上に影響を与える要因が含まれてるんだ。

この期間の売上トレンドを見てみると、明らかに上昇してるんだ。これは、選んだモデルがこのトレンドを考慮する必要があることを示してる。でも、いくつかの一般的な機械学習モデルは、トレーニングされたデータの範囲を超える予測をするのが難しいってことがわかったんだ。この制限を解決しようと考えたわけさ。

#売上データの特定とグループ化

いろんな店舗の売上データを評価していくと、売上パターンが場所によってすごく違うことが明らかになったんだ。これから、予測モデルは各店舗に合わせてカスタマイズするべきだってことを示唆してるね。異なる地域の異なる店舗は、ユニークな売上レベルや季節変動を示すんだ。

これらの違いを明確に見るために、10店舗のウォルマートの売上を調べたよ。データは売上パターンに明確なトレンドを示していて、それぞれの店舗に対して別々のモデルが必要だってことを強調してる。

また、売上データの分布がかなり偏ってることにも気づいたんだ。売上記録のかなりの部分がゼロの売上だったから、データが多くの統計モデルで期待される通常のパターンに合わないことを示してる。これが、特別な方法を検討するきっかけになったんだ。

#特徴エンジニアリングとデータ準備

正確に売上を予測するためには、データを適切に準備する必要があったんだ。売上データは階層的に整理されていて、個々の製品や店舗など、異なるレベルでモデル化できるんだ。この階層は、あるレベルの売上が別のレベルの売上にどう影響するかを理解するのに役立つんだ。

このデータを扱うために、機械学習に適したフォーマットに変換したんだ。これには、過去の売上からモデルが簡単に学べるようにデータを整理することが含まれてる。さらに、時間の経過に伴う売上トレンドをキャッチする追加の特徴も含めたんだ、それは予測にとってめっちゃ役立つからね。

全体的な方法論は、まずデータをグループ化してから特徴エンジニアリングを行い、最後にLightGBMを使って売上予測をするという構造にしてる。この構造化されたアプローチは、データを効果的に分析し、信頼できる予測を生成するのを助けるんだ。

#LightGBMとProphetの適用

俺たちは、さまざまな店舗の売上予測をするためにLightGBMモデルを使ったよ。このモデルは、多くの特徴を持つ大規模データセットを分析するのが得意だから、小売売上予測にぴったりなんだ。ただ、LightGBMはトレーニングされたデータを超える未来のトレンドを予測するのが苦手なこともあるんだ。

この問題を解決するために、季節性やトレンド成分を効果的に扱うように設計されたProphetモデルも使ったんだ。LightGBMの予測が定常的（変わらない）だと仮定することで、Prophetモデルが提供する全体の売上予測を調整するための重みとして使用できるんだ。

このモデルの組み合わせにより、両方の手法の強みを引き出した強力な予測システムを作ることができるんだ。それによって、各時系列のより正確な予測が可能になるんだよ。

#パフォーマンスの測定

俺たちの予測アプローチがどれだけうまく機能するかを評価するために、Weighted Root Mean Squared Scaled Error（WRMSSE）という指標を使ったんだ。この指標は、階層的な売上予測専用に設計されているから、データの異なるレベルでの精度を評価するのに役立つんだ。

テストの結果、トレンドと季節性の要素を組み込んだモデルは、これらの要素を考慮しなかったモデルよりもパフォーマンスが良かったんだ。さらに、Tweedieベースの損失関数という特別な損失関数を使用することで、従来の平均二乗誤差アプローチよりも優れた結果が得られたんだ。これは、俺たちの予測法の効果を示してるよ。

#結論

売上予測は、特に常に変化する市場で大手小売業者が直面する複雑なタスクなんだ。俺たちの作業は、機械学習や高度な統計手法を売上予測に活用する探求に貢献してるよ。

俺たちは、LightGBMと従来の時系列分析を組み合わせた明確で効果的なフレームワークを提案してるんだ。このアプローチは、大規模な製品の品揃えやさまざまな店舗の位置を管理しながら、売上データの重要なパターンをキャッチするようにできてるんだ。

トレンドや季節の影響に基づいて時系列データをグループ化することで、各グループのユニークな特徴にフォーカスして予測を強化してるんだ。それに加えて、Tweedieベースの損失関数を適用することで、小売売上データのユニークな分布を考慮し、より正確な予測ができるようになるんだ。

要するに、俺たちの方法は売上予測を改善するための貴重な洞察を提供し、複雑な需要パターンを乗り越えようとしている小売業者にとって実用的なツールを提供するんだ。これが、競争が激しい小売業界でのより良い意思決定や計画のサポートになるんだよ。