需要予測の場合、商品毎にモデルを作った方がいい？
商品毎にモデルを作るかどうかは、需要予測の具体的なケースやビジネス上の要件によって異なります。一般的な考慮事項は次のとおりです：
- 商品の特性: 商品ごとに需要パターンや需要を影響する要因が異なる場合、商品毎にモデルを作成することが適切です。例えば、季節商品や高付加価値商品など、需要予測に影響を与える特性が異なる商品があるかもしれません。
- データの利用可能性: 商品毎に十分なデータが利用可能である場合、商品ごとにモデルを作成することができます。しかし、データが少ない場合や類似した商品が多い場合は、商品間の関係性を考慮した統合モデルを構築する方が効果的かもしれません。
- ビジネス上のニーズ: ビジネス上の要件や目標によって、商品毎に異なる需要予測戦略が必要な場合があります。一部の商品は需要予測が難しい場合があるため、個別のモデルを使用してより正確な予測を得ることが求められるかもしれません。
- 計算コストとリソース: 商品毎にモデルを作成する場合、計算コストやリソースが増加する可能性があります。リソースが限られている場合やリアルタイムの予測が必要な場合は、統合モデルを検討することが合理的かもしれません。
総括すると、商品毎にモデルを作成するかどうかは、特定のビジネスの状況や要件によって異なります。重要なのは、需要予測の目的やニーズに合わせて適切なアプローチを選択することです。