データ分析

需要予測手法としてはARIMAモデルや、それに季節性を考慮したSARIMAモデルなどの時系列分析が知られていますが、普通の重回帰分析でもできるはずです。 今回は ...

データ分析

物流データの基礎となる需要データは、ある一定期間における需要数を時系列に並べたものです。 このようなデータを時系列データといいます。 時系列データは定常性を仮定 ...

データ分析

適正在庫管理は需要予測ができれば簡単です。 極端にいえば、需要予測が１００％の精度でできれば安全在庫はゼロになります。 発注してから納品されるまでのリードタイム ...

データ分析

在庫管理はアイテム（SKU）ごとに行うべしといっても、すべてのアイテムに同じくらいの手間をかける必要はありません。 世の中の現象はパレートの法則に従うことが多く ...

データ分析

サプライチェーンに関わるデータは膨大で、それを有効活用することで物流を効率化できます。 中でも物流センターからの出荷データは基本で、そこから得られる洞察は数多い ...

Pythonでシミュレーション

前回の記事【Pythonで実装する】適正在庫シミュレーションソフトを作ってみた。では単一SKUについて適正在庫シミュレーションするソフトをPythonで作りまし ...

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Pythonでシミュレーション

適正在庫シミュレーションソフトとは？ 「在庫日数は一律30日分」 とか 「よく売れる商品は10日分、その他は30日分」 というように決められることが多い安全在庫 ...

データ分析

得られたデータが正規分布などの確率分布に適合しているかどうかを調べるのにKS検定は便利です。 このKS検定はExcelでも比較的簡単にできますが、Pythonの ...

データ分析

観測データがある確率分布に従っているかどうかを検定するのにKS検定は用いられますが、中でも正規分布への適合性の判定によく用いられます。 安全在庫理論でも出荷デー ...

データ分析

ヒストグラムは統計でデータ処理する際に使われる最も重要なグラフの一つですが、折れ線グラフや棒グラフと違って作成するのに少しテクニックが必要です。 それは一旦、元 ...