LAIT / SERVICE & METHOD
LAITのデータ分析
そのデータで、何を判断できるか。
YDKのLAITは、売上・顧客・業務データの意味と品質を確認し、予測モデルの前に判断に使える分析を作ります。
データ分析では、集計の目的、行の単位、欠損、期間、結合方法を確かめます。ExcelやCSVからでも開始でき、グラフ作成だけで終わらず「どの判断を変えるか」を定めます。
最初に決めるのは、知りたいこと
| 持っているデータ | 分析したい問い | 判断の例 |
|---|---|---|
| 売上履歴 | 商品・顧客・期間で売上構成はどう違うか | 重点商品や改善対象を選ぶ |
| 購買履歴 | 再購入までの間隔や組み合わせはどう違うか | 顧客への案内を分ける |
| 営業履歴 | 段階ごとの件数・滞留はどこにあるか | 営業工程の見直し |
| 在庫・業務時間 | 欠品・過剰・負荷が偏る条件は何か | 仕入れや人員配置の検討 |
Excelを渡す前に、5項目を整理する
| 列の例 | 意味 | 確認する点 |
|---|---|---|
| order_id | 注文1件を識別するID | 明細が複数行なら注文数と行数は異なる |
| ordered_at | 注文が発生した日時 | 出荷日・入金日と区別する |
| customer_id | 顧客をつなぐ識別子 | 氏名を含めず、結合に必要な形式を相談する |
| amount | 注文または明細の金額 | 税込・税抜、値引き、返品、通貨を確認する |
| status | 確定・取消・返品等の状態 | 集計対象から外す条件を決める |
この表はYDKが作成した説明用の列設計です。実際の顧客ファイルや既存システムの必須形式を表すものではありません。
集計前に止める、4つの読み違い
- 重複した注文を別売上として足してしまう。
- 顧客IDの変更で、同じ顧客を別人として数える。
- 欠品で売れなかった期間を、需要がない期間として扱う。
- 返品や取消を含む数字と含まない数字を比較する。
分析の成果物とモデル開発への判断
- データの定義・対象期間・除外条件の記録。
- 確認できた傾向と、欠損や偏りによる限界。
- 再計算できる集計と、業務側で確認する表。
- 機械学習へ進む条件、追加収集する項目、保留の理由。
費用は対象データと目的を確認した上で設計します。企業専用モデルの開発は、予測対象と評価方法を定めた次の工程です。
よくある質問
Excelの売上データだけでも始められますか？
開始できます。日付・金額・商品等の意味が分かることが大切です。予測モデルまで作れるかは、期間、件数、欠損、予測したい対象を見て判断します。
このサイトへファイルをアップロードできますか？
できません。相談メモではデータの種類と期間だけを整理してください。実ファイルを受け取る方法と利用範囲は別途確認します。