「売れ筋の上位、いわゆるAランクの商品は何か」 品揃えを見直すとき、必ず出てくる問いです。 ABC分析という、昔からある手法で答えが出ます。売上の多い順に並べ、累積の構成比が7割になるまでをAランクとする。それだけです。...

毎週月曜の午前中、先週分の売上を集計して、店長会議の資料を作る。 多くの会社で、誰かがやっている仕事です。 「集計を自動化すれば楽になる」とよく言われます。それは間違いではありません。 ただ、ある会社で起きた変化は、楽に...

「先月の客数は、どれくらい？」 売上データを生成AIに渡して、こう聞く。すると、数秒で答えが返ってきます。 「先月の客数は、約15,800人です」 自信のある口調です。 ところが、そのデータに「客数」は、どこにも入ってい...

「先週、なぜ売上が落ちたのか」 店長や上司から、こう聞かれることがあります。 売上データを生成AIに渡して同じ質問をすると、数秒で、もっともらしい理由がいくつも返ってきます。 ところが、その理由をそのまま報告すると、たい...

生成AIに売上データを渡して、こう聞く。 「先週の売上はいくら？」 最近、こういう使い方をする人が増えています。 表計算ソフトを開いて集計するより、ずっと早い。 ところが、この手軽さには、少し困った性質があります。 同じ...

予測モデルの精度が、伸びなくなることがあります。 アルゴリズムを変える。パラメータを調整する。特徴量を追加する。 やれることをやり尽くして、それでも数字が動かない。そんなとき、見落とされがちな場所があります。 欠損値の扱...

売上、来店客数、設備の稼働ログ。 日々たまっていく時系列のデータには、必ずと言っていいほど「歯抜け」があります。 システムの連携エラー、機器の停止、担当者の入力忘れ。 この歯抜けを「どう扱うか」で、予測の当たり外れが大き...

欠損値というと、「困ったもの」「埋めるべきもの」という印象があります。 穴が空いているのだから、塞ぐ。自然な発想です。 ところが、穴そのものが大事な情報だった、ということが実務ではよく起きます。 今回は、ある法人営業の会...

欠損値の扱いで、いちばんよく使われる方法があります。 「平均値で埋める」です。 空欄が消え、集計ツールが止まらなくなる。手軽で、誰も反対しません。 ところが、この手軽さの裏で、データの大事な部分が静かに消えていることがあ...

データ分析の報告書で、こんな一文を見かけることがあります。 「欠損値はありませんでした」 安心してよさそうな一文です。ところが、この一文が付いた報告書ほど、注意して読む必要があります。 欠損が本当にゼロのデータは、めった...