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。

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。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。

2つの変数間の線形関係の強さと方向を-1から1の範囲で示す指標。1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど無相関を示す。因果関係を意味しない点に注意が必要。

多次元データの分散が最大となる方向（主成分）を求めてデータを低次元に射影する統計手法。次元削減や多変量データの可視化に用いられ、固有値分解により主成分を算出する。寄与率で各主成分の重要度を評価。

一定期間ずつ区間をずらしながら平均を取る手法。短期的な変動をならして基調となる傾向を読み取りやすくする。

データ全体の特徴を一つの値で表したもの。平均値、中央値、最頻値があり、外れ値の影響を受けやすい平均値と受けにくい中央値を使い分ける。