例えば、10月、11月、12月という風に、月ごとにクラスタリングするのはどうしたらいいの？できる？

2024年6月8日

月ごとにクラスタリングを行う場合、各月の売上データや売れ行きパターンを個別に考慮してクラスタリングを行うことができます。これにより、月ごとの売れ行きの特性や傾向を把握し、それぞれの月に適した在庫管理戦略を適用することが可能です。

具体的な手順は以下の通りです。

データの準備:
各月の売上データやその他の関連する特徴量を収集します。このデータは、月ごとに分割されている必要があります。
月ごとのクラスタリング:
各月のデータに対して個別にクラスタリングを行います。つまり、10月のデータを1つのクラスタリングの入力として使用し、11月のデータを別のクラスタリングの入力として使用し、12月のデータをさらに別のクラスタリングの入力として使用します。
クラスタリング結果の比較:
それぞれの月に対してクラスタリングを行った後、各月のクラスタリング結果を比較します。類似したクラスターが複数の月に現れる場合、それらのクラスターを統合することができます。また、月ごとのクラスタリング結果を分析し、売れ行きの特性や傾向を理解します。
在庫管理戦略の適用:
各月のクラスタリング結果をもとに、それぞれの月に適した在庫管理戦略を策定します。たとえば、需要の高い月には在庫レベルを増やし、需要の低い月には在庫レベルを減らすなどの戦略を適用します。

月ごとのクラスタリングを行うことで、時系列データの季節性や周期性を考慮して売れ行きパターンを把握し、それぞれの月に適した在庫管理戦略を立案することができます。