サンプルコード頂戴

2024年6月8日

以下は、売上予測と逆問題解析を組み合わせて売上を最大化するためのサンプルコードです。このコードでは、簡単な売上予測モデルを構築し、その予測結果に基づいて売上を最大化するための価格戦略を逆問題解析で求めます。

python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 売上予測モデル（仮のモデルとして、価格と売上の関係を線形でモデリング）
def sales_prediction(price):
    return 1000 - 10 * price

# 目的関数：売上を最大化するための価格戦略
def objective_function(price):
    return -1 * sales_prediction(price)

# 初期解（価格）
initial_price = 50

# 価格の制約条件（価格は0以上である必要がある）
constraints = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x})

# 最適化を実行
result = minimize(objective_function, initial_price, constraints=constraints)

# 最適な価格を取得
optimal_price = result.x[0]
optimal_sales = sales_prediction(optimal_price)

print("Optimal price:", optimal_price)
print("Predicted sales at optimal price:", optimal_sales)

このサンプルコードでは、sales_prediction関数で簡単な売上予測モデルを定義し、objective_function関数で目的関数を定義しています。目的関数は売上を最大化するための価格戦略を求めるために、売上予測の結果を最小化することで最適な価格を求めます。

最後に、minimize関数を使用して目的関数を最小化し、最適な価格を見つけます。その後、最適な価格とその価格での売上予測結果を表示します。

このコードは簡単な例ですが、実際のビジネスシナリオに応じて売上予測モデルや目的関数を適切に定義することで、売上を最大化するための価格戦略を見つけることができます。