商品毎に、受注量を予測することは出来る？
商品毎に受注量を予測することは可能です。これは需要予測の一種であり、過去の受注データや関連する要因（価格、プロモーション、季節性、競合他社の動向など）を使用して未来の受注量を予測することになります。
一般的なアプローチは以下の通りです：
- データの収集: 各商品の過去の受注データや関連する要因を収集します。
- 特徴量の選択: 各商品に関連する特徴量を選択します。これには、価格、プロモーション活動、季節性、競合他社の情報などが含まれます。
- モデルの選択: 商品毎に適切な予測モデルを選択します。一般的なモデルには、時系列モデル（ARIMA、Seasonal Decomposition、Prophetなど）や機械学習モデル（回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど）があります。
- モデルの学習: 選択したモデルを商品毎のデータに適合させます。過去の受注データや特徴量を使用してモデルを学習させます。
- モデルの評価: 学習済みモデルの性能を評価します。適切な評価指標を使用して、モデルの予測精度を評価します。
- 予測の実行: 学習済みモデルを使用して、未来の受注量を予測します。予測結果を用いて在庫管理や生産計画などの意思決定をサポートします。
このように、商品毎に受注量を予測することで、在庫の最適化や需要の予測に役立てることができます。