話を元に戻して、20万点の商品の来月の受注数量と金額を予測したい。だが、実際に受注が入ったのは2割位だ。
了解しました。20万点の商品の来月の受注数量と金額を予測するために、過去のデータを元にモデルを構築し、そのモデルを使用して予測を行うことができます。ただし、実際の受注が入ったのは2割程度であるということであれば、未来の受注数量や金額を予測する際には、この点を考慮する必要があります。
以下は、大まかな手順です。
- 過去のデータの収集: 過去数ヶ月または数年間の商品の受注数量と金額のデータを収集します。
- モデルの構築: 収集した過去のデータを使用して、受注数量と金額の予測モデルを構築します。適切な機械学習アルゴリズムを選択し、モデルの学習を行います。
- モデルの評価: 構築したモデルを適切な評価指標を用いて評価します。過去のデータを用いてモデルの性能を確認し、必要に応じて調整します。
- 未来の予測: 構築したモデルを使用して、来月の受注数量と金額を予測します。ただし、実際の受注が入った割合が2割程度であるという情報を考慮し、予測結果を調整する必要があります。
- 結果の解釈: 予測結果を解釈し、ビジネス上の意思決定や戦略立案に役立てます。未来の需要を予測し、在庫管理や生産計画などの業務に活かします。
このようにして、20万点の商品の来月の受注数量と金額を予測し、ビジネス上の意思決定に活用することができます。