SASで実践！実務で使える販売・需要予測
SASで実践！実務で使える販売・需要予測
CUPF1J : CUPF1J
経営課題の中でも、需要予測・販売予測は企業行動の要であり大変重要です。具体的な計画を立てるためには、個々の分野の市場規模の把握、製品の動向等についての予測が必要となります。また、顧客の嗜好の多様化や市場の様々な変化により、将来を予測することの重要性はますます高まりつつありますが、その難易度についても増しています。 本コースでは、販売・需要予測の基礎と実務を、実際にSAS Enterprise Guideを使いながら習得していきます。
Who Should Attend
販売・需要予測業務に関心のある方
Prerequisites
「SAS Enterprise Guide 1：クエリとレポーティング」を受講済みか、同程度の知識のある方 特に数学の知識は必要ありません。また、プログラミングやSASの知識も必要ありません。 ある程度、統計関連の基礎知識があるとより理解が深まります。
SAS Products Covered
SAS Enterprise Guide
Course Outline
1． プロットによる観察 折れ線グラフによる観察、散布図による観察 対数目盛りの活用方法 ＜事例＞ 支店別月次売上高実績推移グラフによる売上実績評価 主力製品の月別推移による新製品の売上高予測 訪問回数の推移による契約数の予測2． 指数平滑法 過去の実績から来期を予測します。 3． 時系列分析 時系列変動要因の種類 移動平均法による予測 単純移動平均、加重移動平均、移動平均による季節変動の除去
傾向線の当てはめ 直線近似、対数近似、指数近似TCSI分離法による予測 ＜事例＞ エアコンの売上高実績から季節変動を除く 年度別市場規模推移データから次年度の予測 デパート過去売上高から、次年度月別売上高の予測4． 相関分析相関関係の種類 相関係数のしくみと解釈方法 相関係数を用いた予測 ＜事例＞ 年度別市場規模と消費支出の関係による次年度市場規模の予測5． 重回帰分析重回帰モデルによる予測 重回帰分析のしくみ、ｔ検定、決定係数の解釈、多重共線性、説明変数相互の影響力比較 トレンドを説明変数に用いた予測 季節指数を説明変数に用いた予測 ダミー変数を用いた予測 ＜事例＞ 年度別レジャー支出額による売上高の予測 年度別レジャー支出額とトレンドによる売上高の予測 地域別人口とホワイトカラー人口、地域所得による売上高の予測 レンタル市場規模と最終需要、ダミー変数から市場規模を予測 （その他分かりやすい事例をとりあげる予定です。）※ 内容は予告なく変更する場合があります。
Live Class Schedule
Step into our live classes and experience a dynamic learning environment where you can ask questions, share ideas, and connect with your instructor and classmates. With on-demand lab hours, you can explore the material at your own pace. Our globally acclaimed instructors will motivate you to think bigger, so you can take what you've learned and achieve your biggest goals.
This course isn't publicly scheduled, but private training and mentoring may be available. Contact us to explore options.
Private Training
Get training tailored specifically for your team, led by expert SAS instructors. Choose from virtual sessions, or training at your location (or ours). Perfect for teams seeking a customized curriculum and plenty of interaction with a SAS specialist. We'll schedule it at a time that works for you.
Mentoring Services
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