需要予測

過去の販売実績や市場の動向などのデータから、将来の製品やサービスの需要量を予測すること。移動平均法、指数平滑法、回帰分析などの手法を用い、生産計画、在庫管理、設備やサービスの容量の計画に生かす。

過去の実績や関連要因から将来の需要量を見積もること。在庫や生産計画の前提となり、精度が過剰在庫や欠品の発生を左右する。

将来のサービス需要を、過去の利用実績や事業計画、季節変動などから見積もること。容量・能力計画や要員計画の前提となり、予測が外れると資源不足による品質低下や過剰投資を招く。

過去の実績や関連要因から将来の需要量を見積もること。在庫や生産計画の前提となり、精度が過剰在庫や欠品の発生を左右する。

過去の販売実績や市場の動向などのデータをもとに、将来の製品やサービスの需要量を予測すること。移動平均法や指数平滑法などの時系列分析、最小二乗法による回帰分析、専門家の意見を集約するデルファイ法などを用い、生産計画、在庫管理、要員計画の基礎になる。

売上高と費用（固定費＋変動費）が等しくなる点（損益分岐点）を求め、事業の収益性を分析する手法。売上高がこの点を超えれば利益が発生し、下回れば損失が発生する。事業計画の実現可能性評価に活用する。

本来値があるべき箇所が空になっているデータ。除外すると件数が減り、平均値などで補完すると分布が歪むため、発生原因を踏まえて扱いを決める必要がある。

他の値から大きく離れた値。入力ミスの場合もあれば、実際に起きた重要な事象の場合もあるため、機械的に除外せず背景を確認してから判断する。

対象データの中身を統計的に調べ、値の分布、欠損の割合、想定形式との不一致などを把握する作業。品質問題の所在と規模を、改善に着手する前に明らかにする。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。