A 回答 (3件)
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No.1
- 回答日時:
「販売数量の実績」からは「販売状態」に対する推定しかできないと思います。
それも「製品シリーズC」自身の。
そもそも「販売実績」から「製品仕様」「製品品質」を推定するなんて不可能でしょう。
「価格」という「販売実績」に最も重要な要素もあるし。
「トヨタ」と「日産」の仕様(車種やグレード)・販売実績と「フォード」の販売実績から、フォードの「仕様」を推定することができると思いますか?
ご回答ありがとうございます。
今回は長さ×太さから販売数量を推定したいと考えています。
説明が分かりづらくて申し訳ありませんでした。
No.2
- 回答日時:
[1]「シリーズ」同士にはこの二つのパラメータ以外にまるで違いがなく、だからシリーズA, B, Cを購入者が区別する必要もない(つまり、「A」,「 B」, 「C」というのは製造者が自分の都合で区分けしているに過ぎない)、と仮定すると、(シリーズCはデータがないので無視して)「マルのサイズは
(太さ) = -a (長さ) (a>0)
の直線から離れるほど小さい」という傾向が見て取れる。そうなる理由を(製品の用途に照らして)合理的に説明できるなら(多分、製品と購買者をよく知っているひとなら説明できるでしょう)、「シリーズCには全く見込みがない」という結論になりますね。
[2] それにもかかわらずシリーズCを企画したのは、他のシリーズとは異なる独特の用途(使用するシーン、目的)を想定しているからでしょう。つまりA, Bとは別物。ならば他のシリーズの情報は参考にならない。当たり前でしょう。
[3] しかし「ちょうどいいサイズ」という売れ筋が存在するだろう、ということは(A, Bも実証している通り)予想できる。そして、その「ちょうどいい」ポイントがどこにあるかは、シリーズC独自の用途によって決まるに違いない。
結局、こんな安易なやり方ではマーケティングはできない、ってことです。
ご回答ありがとうございました。
ご記載の通り売れ筋のサイズは用途(シリーズ)によって変わってきます。一方で、用途にかかわらず共通の売れ筋サイズが存在しているのも感じています。そのため、ある程度の推定を統計で行い、その後に手動で推定値の修正を行おうと考えていました。
改めて考えるとシリーズAとBを1つのデータ群として捉え、売れ筋のサイズを推定すべきですね。その場合はどのような統計手法が良いでしょうか?
No.3
- 回答日時:
> 改めて考えるとシリーズAとBを1つのデータ群として捉え、売れ筋のサイズを推定すべきですね。
その場合はどのような統計手法が良いでしょうか?マルが大きいところを大体通る直線を描いてみる。その線が「売れ」スジ。(と信じるかどうかはご自身の問題ですが。)
これっぱかしのデータなら「手法」なんぞいりませんよ。計算で精密な最適化をしたって、結局は誤差の範囲ですから意味がありません。
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