回帰なら何があるかな？
バイク用品のEコマースで回帰分析を行う場合、以下のような目的変数（予測対象）や説明変数（特徴量）が考えられます。それぞれの例を挙げてみます。
-
価格予測:
- 製品の特徴やブランド、素材、用途などの説明変数を使用して、製品の価格を予測します。これにより、適切な価格設定や競争力の分析が可能になります。
-
在庫需要予測:
- 過去の販売履歴や広告の効果、季節性などの説明変数を使用して、将来の在庫需要を予測します。これにより、在庫レベルの最適化や補充計画の立案が可能になります。
-
販売量予測:
- 製品の特徴やプロモーションの効果、競合他社の動向などの説明変数を使用して、将来の販売量を予測します。これにより、需要予測に基づいた生産計画や販売戦略の立案が可能になります。
-
顧客購買行動の予測:
- 顧客の過去の購買履歴やウェブサイト上の行動、デモグラフィック情報などの説明変数を使用して、将来の購買行動を予測します。これにより、ターゲティングやカスタマーエクスペリエンスの向上が可能になります。
これらは、バイク用品のEコマースで回帰分析を行う際の一般的な例です。具体的な説明変数やモデルの構築方法は、ビジネスのニーズやデータの特性に応じて異なります。