素人目線　何でも自前

需要予測は、予測期間の長さによって、長期、中期、短期に分けることができる。短期予測は、

工場の新設に当たっての設備能力の決定などに利用する。

中短期予測は、人員計画、生産計画、在庫計画に使用する。

工場での生産量の決定など、次週の生産計画を立案するために使用する。

個々の観測値の平均値を求める方法で、需要変動の少ない商品の需要予測に用いられる。過去の任意の個数の観測値を用いて需要の予測量を計算する方法であり、新しい観測値が得られるたびに、最も古い観測値を除去して新しい観測値を追加したものを使用して、新しい平均を計算する。需要予測使用するデータの対象範囲(期間)を狭めることで、直近の実績需要量が予測値に反映されるようになる。データのノイズ除去に適している。

個々の観測値に異なる「ウェイト(重み)」を与えて平均値を求める方法である。最近の販売データの影響を強く受けるため、最近の動きに敏感に反応する。

指数平滑法は、観測値が古くなるにつれて指数的に「重み」を減少させる移動平均法のことをいう。得られた過去データのうち、より新しいデータに大きなウェイトを置き、過去になるほど小さな(指数関数的に減少する)ウェイトを掛けて移動平均を算出することで、新しい観測値が古い観測値に比べてより重みが大きくなるように計算する方法である。平滑化定数を大きくすることで、直近の実績需要量が予測値に反映されるようになる。データのノイズ除去に適している。

目的関数と制約条件を数式で表し、その条件下で目的関数を最大化、または最小化する解を求める方法である。目的関数と制約条件が１次式で表される最適化問題を線形計画問題といい、解法には、シンプレックス法、図解法等がある。

各月の売上、売上累計、当月を含む過去１年の売上累計(移動年計)の3つのグラフを描くもので、売れ筋や死に筋が判断でき、多方面で用いられる。

電力消費など１か年を周期とした規則的な変動のこと。月別の売上などの実数値は、１か年における季節や気候、社会的行事などの要因によって変動するため、予算策定の際にはそれらの変動要因を考慮する必要がある。季節変動を指数化した季節指数の求め方として月別平均法や連環比率法などがある。

項目間の因果関係を前提とした分析であり、ある事項について原因に相当する項目を説明変数といい、結果にあたる項目を被説明変数という。回帰直線は単調な増加または減少の傾向変動を説明するモデル。例えば、気温が上昇するとアイスクリームの売上は高まるものと思われるが、その際、気温の上昇は原因であり、アイスクリームの売上は結果といえる。つまり、因果関係にある説明変数と被説明変数の相関関係が高いほど精度の高いモデルとなる。また、上記のように説明変数が１つの場合を単回帰分析といい、説明変数が２つ以上（気温と通行客など）の場合を重回帰分析という。重回帰分析による需要予測では、適切な変数を選択すれば、需要に影響を与える各変数の影響を回帰係数として推定できる。

S字曲線であり新製品の普及率や製品サイクルの予測に利用する数式モデルである。当初は勢いよく普及するが、市場の飽和の上限に近づくにつれ、その勢いは縮まるというもの。

膨大なデータ（複数の変数）を一気に解析して有効な情報（相互関係）を見つけ出す統計的な分析方法である。需要量に影響を及ぼす諸要因の構造分析に用いられる。