POSデータ解析1(来店回数と顧客属性からの来店予測) | リツアンSTC
みなさん、POSデータというものをご存じでしょうか？ POSデータとは、Point Of Salesの頭文字をとった、基本的に小売店での顧客の購買データのことを言います。さらに詳しく言えば、顧客がいつ・どこで・何を・いくつ買ったかというデータですね。 以前よりPOSデータは、さまざまな小売店で取得・解析され、在庫数の最適化や、商品のリコメンデーション、小売店での商品の配置最適化、顧客の来店予測などに使用されてきました。 今回は、顧客の来店予測を行ってみたいと思います。 使用するPOSデータについてですが、 上級のデータサイエンティストであればほとんどの人が読んだことのある書籍、 データ分析プロセス(金 明哲編・福島 真太朗著) http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320123656 に付属しているデータセットを使用してみます。この書籍は
ウェブデザインの前線に居続ける。小山敬介のデザイナーとしての心構えやで | A.C.O. Journal
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回帰分析II：重回帰分析の方法、科学的な将来予測
まずは第5回の後半でご紹介した電力消費量と気温との相関関係についてあらためて見ていきたいと思います。データはいつも利用している電力の使用状況データリンクと気象庁が提供している「過去の気象データ・ダウンロード」リンクを使います。過去の気象データは、東京地方の最高気温と最低気温を2013年1月1日から2013年11月15日までの日別値であらかじめCSV形式で“data.csv”というファイル名でダウンロードして利用します。 以下がダウンロードしたCSVデータです。 ダウンロードした時刻：2013/11/17 09:36:40 ,東京,東京 年月日,最高気温(℃),最低気温(℃) 2013/1/1,9.6,3.0 2013/1/2,14.4,4.2 2013/1/3,9.9,1.8 2013/1/4,6.9,1.0 2013/1/5,4.8,0.2 （途中省略） 2013/11/11,16.8,
マーケティングの処方箋 第2回 モデルはなぜ必要か？ロジャースとバースを対比して 朝野熙彦
モデルはなぜ必要か？ ロジャースとバースを対比して – 朝野 煕彦 市場調査クリニック・インタビュー「マーケティングの処方箋」第2回は、「モデル」はなぜ必要かについて、Rogersの「イノベーションの普及理論」とBassによる「バースモデル」という、新製品が市場に普及する過程を表す考え方の対比から論じます。 現場のマーケターやリサーチャーが、「モデル」を知っておく意義 ～データの中から意味のあるもの、そこからどうしたらいいのかを見極める [市場の本質を理解しよう] マーケティングの現場ではデータ（事実）と論理に基づいて、何をすべきかという戦略を出す事が求められます。そして、何かマーケティングアクションを提案するなら、なぜその提案が他の提案より良い結果をもたらすのか、という論拠が必要になりますし、アクションを仕掛けた時に「市場反応はどうなるか」という予測を一緒につけて提案をしなければなりませ
市場規模の求め方・計算方法【6つの推定ロジックを解説】｜ビジネスノート
市場規模を求める6つの方法 論理式を作って求める（フェルミ推定） ATARモデルを用いて求める 経済指標との関連付けから求める 貿易調査を参考にして求める ロジスティック曲線を用いて求める BASSモデルを用いて求める
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GitHub - fisproject/anomaly-detection: See http://ide-research.net/book/support.html
Tech Lab Paak講演会 20150601
http://lse6.u.e.kaiyodai.ac.jp/L-kai/m/010-3.pdf
http://www.osaka-gu.ac.jp/php/fumihom/Kenkyu/Kyodo/oniki/noframe/jpn/lecture/gu-grad/ecinf/doctor/2005/chapter6.pdf
http://keii.ue.wroc.pl/BASS/BASS_1.04.pdf
Understanding Bass diffusion model with R | Cheng-Jun Wang
Fitting Bass Model in R
http://syslab.k.hosei.ac.jp/abst/H24-YK.pdf
http://www.marketech.jp/muto_080621.pdf