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来客者数に影響を与える 気象データ項目に関する研究

来客者数に影響を与える 気象データ項目に関する研究. 流通情報工学科  0523029  高橋みなみ 指導教員 鶴田三郎教授  黒川久幸准教授 2009 年 2 月 10 日(火) .   発表の構成. 鶴田・黒川研究室. 1. 研究の必要性と対象・影響を与える要因. 2. 使用するデータと分析手順. 3. カレンダー的要因の検討. 4. 気象の要因の検討. 5. 分析結果と要因のまとめ.    研究の必要性と対象. 鶴田・黒川研究室. ◎どの商品を選ぶか. 今日は 何買おう. 今日は散歩しつつスーパーまで行こう.

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来客者数に影響を与える 気象データ項目に関する研究

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Presentation Transcript


  1. 来客者数に影響を与える気象データ項目に関する研究来客者数に影響を与える気象データ項目に関する研究 流通情報工学科  0523029  高橋みなみ 指導教員 鶴田三郎教授  黒川久幸准教授 2009年2月10日(火) 

  2.   発表の構成 鶴田・黒川研究室 1 研究の必要性と対象・影響を与える要因 2 使用するデータと分析手順 3 カレンダー的要因の検討 4 気象の要因の検討 5 分析結果と要因のまとめ

  3.    研究の必要性と対象 鶴田・黒川研究室 ◎どの商品を選ぶか 今日は 何買おう 今日は散歩しつつスーパーまで行こう 急に寒くなったら、どの商品が売れるだろうか。 ◎店舗まで行くか 購買行動⇒品揃え

  4. 来客者数に影響を与える要因 鶴田・黒川研究室 Wed. 利益up↑ 安売り→毎週水曜日 コスト削減 作業量 適切な人員配置

  5.   発表の構成 鶴田・黒川研究室 1 研究の必要性と対象・影響を与える要因 2 使用するデータと分析手順 3 カレンダー的要因の検討 4 気象要因の検討、項目ごとの影響 5 分析結果と要因のまとめ

  6.   使用するデータと分析手順 鶴田・黒川研究室 POSデータ:来客者数<(株)KSP-POSより購入> (2007年10月1日~2008年9月30日の366日分                食品スーパー1店舗(東京・商店街に立地)  カレンダー的要因 気象の要因 ・1日の降水量合計(mm) ・最大瞬間風速(m/s) ・最高気温(℃) ・日照時間(h) ・降雪合計(cm) ・現地気圧(hPa) ・平均湿度(%) *数値で扱えるもの ・曜日 ・月 ・平日の祝日 ・年末 ・年始 ・GW ・お盆 気象庁 http://www.jma.go.jp/jma/index.html

  7. 研究で明らかにすること 鶴田・黒川研究室 降水量 行く? or 行かない? 湿度 気温 日照 風 積雪 天気 気圧 数値が高いと影響するのは・・・?

  8.   発表の構成 鶴田・黒川研究室 1 研究の必要性と対象・影響を与える要因 2 使用するデータと分析手順 3 カレンダー的要因の検討 4 気象要因の検討、項目ごとの影響 5 分析結果と要因のまとめ

  9.   カレンダー的要因の検討 鶴田・黒川研究室 約350人ほどの差 約1300人ほどの差 影響大! 図1  月ごとの平均来客者数 図2   曜日ごとの平均来客者数

  10.   カレンダー的要因の検討 鶴田・黒川研究室 表1 カレンダー的要因の重回帰分析結果 Holiday 月・曜日・平日の祝日・年末・年始 ⇒来客者数に影響

  11.   発表の構成 鶴田・黒川研究室 1 研究の必要性と対象・影響を与える要因 2 使用するデータと分析手順 3 カレンダー的要因の検討 4 気象要因の検討、項目ごとの影響 5 分析結果と要因のまとめ

  12.   気象要因の検討 鶴田・黒川研究室 表2  気象要因も含めた重回帰分析の結果 > 影響の強いカレンダー的要因と含めても気象は影響を与えている

  13.   気象要因の検討 鶴田・黒川研究室 雪 正月 図3  水曜日における1年間の来客者数の推移

  14.   降水量の違い 鶴田・黒川研究室 表3  降水量の重回帰分析 約200人 図4 降水量ごとの係数の関係 1日の降水量で20mm以上になると 来客者数への影響が強くなる!

  15.   発表の構成 鶴田・黒川研究室 1 研究の必要性と対象・影響を与える要因 2 使用するデータと分析手順 3 カレンダー的要因の検討 4 気象要因の検討、項目ごとの影響 5 分析結果と要因のまとめ

  16.   まとめと今後の課題 鶴田・黒川研究室 曜日と月の変動以外に、 年末年始も要注意。 雨が20mm以上も。 お客さんが来るのに大変なときこそ安売りを! 行く! 行かない! 最高気温 日照 あたたかい、 行動しやすい 足場が悪い、移動しにくい 物を運びずらい 湿度 特に 北風 積雪 降水量 今後は、複数の店舗を

  17. 鶴田・黒川研究室 ご清聴頂き、 ありがとうございました。

  18. 追加資料 鶴田・黒川研究室 表1 曜日別来客者数の比 表2 月別来客者数の比 *ただし、90%信頼区間外をのぞく

  19. 追加資料 鶴田・黒川研究室 天気は、今回の期間で65種類ほどの天気概況 ⇒晴・曇・雨・雪の4つの分類 (例:晴一時曇りのち雨→晴)   対象期間により来客者数が異なるため、天気は比で扱う。 表3 天気別来客者数の比

  20. 追加資料 鶴田・黒川研究室 • モデル式 Y=-2528+1881a1+2406a2+343a3 切片     月     曜日  平日の祝日     +765a4-768a5+769a6-5a7-4a8 年末    年始  天気の比 降水量 湿度     +11a9+63a10+223a11 最高気温  1mm以上 50mm以上

  21. 追加資料 鶴田・黒川研究室 • 気象データ項目で考慮すべきもの   ・天気の比、降水量合計、最高気温、平均湿度    前日の降水量が1mm以上または50mm以上    かつ当日降水量0.5mm未満 • 気象データ項目で考慮しなくてもよいもの 平均気温、最低気温、雷、気温差

  22. 論文で行った分析 鶴田・黒川研究室 天気データについて ・天気概況を晴、曇、雨、雪の4つの分類にして、1・0変数として扱う。 ・雨は、マルチコ現象(相関分析と重回帰分析の異符号) ・カレンダー的要因と気象データ1つずつの相関において  昼の天気の曇は影響しない。 ・雷は一時的なため、影響しない(ゲリラ雷雨)

  23. 要旨で使用した表 鶴田・黒川研究室

  24. 追加資料 鶴田・黒川研究室

  25. 追加資料 鶴田・黒川研究室

  26. 追加資料 鶴田・黒川研究室

  27. 追加資料 鶴田・黒川研究室

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