これは1商品の推移のデータが入っていた方がいい？
はい、1商品の受注推移のデータがあると、より精密なモデルを構築することができます。1商品の受注推移のデータを使用することで、その商品に関連する特定のトレンドや季節性を捉えることができます。以下は、1商品の推移データが含まれる場合の手順です：
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データの理解: 各商品に関連する受注データを詳しく調査し、特定の商品の受注数の推移を把握します。これには、過去の受注数の履歴、季節性のパターン、販促イベントなどが含まれます。
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特徴量の選択: 商品に関連する特徴量を選択します。これには、商品のカテゴリ、価格、プロモーションの有無、競合商品の動向などが含まれる可能性があります。
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モデルの構築: ランダムフォレストや他の機械学習アルゴリズムを使用して、各商品の受注数の推移を予測するモデルを構築します。この場合、各商品に対して個別のモデルを構築することが一般的です。
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モデルのトレーニング: 各商品のデータを使用してモデルをトレーニングします。各商品に対して独自のトレーニングセットとテストセットを使用することが重要です。
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モデルの評価: 各商品のモデルをテストデータセットで評価し、予測性能を確認します。これにより、各商品のモデルの優劣を比較し、必要に応じて改善を行うことができます。
商品ごとの受注推移のデータを使用することで、より個別化された予測が可能になり、ビジネス上の意思決定により貢献することが期待されます。