【R,需要予測】R言語による個店別需要予測支援

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案件概要

案件内容 内容 : <目的> ・状態空間モデルを用いて、個店特性(地域差・天候・イベント影響等)を 加味した店別SKU別予測を先2週間まで予測する ・店舗の計画に正しい予測を反映しつつ、 各種アラート(欠品・積増し等)を提示することで以下を実現する ①欠品/過剰削減 現状、現場の意思入れで仕切れていなかったアイテムの計画精度向上 ②属人性排除 店長毎のスキル差による計画精度のブレ削減 ③人時削減 現場の意思入れ工数を削減 <課題> A.予測メッシュ ・店別SKU(最小管理単位 (Stock Keeping Unit))別の予測となるため、 日次の売上は0/1のことも多い ・ボリュームの小さいところで如何に精度を担保するか B.実績なし対象の予測 ・新商品/新色/新柄や初回値引など、 足元実績がない商品群をどう予測するか C.パフォーマンス ・予測算出パフォーマンスをどこまであげられるか D.長期予測 ・先8週間/6週間など一定長期間の予測をどこまで精度良く予測できるか
職種
言語
必須スキル

*現行モデルの運用・改善
  1. R言語が2年以上(50%)
   他のプログラミング言語の経験やRパッケージ作成経験があると尚よし
  2. 統計モデリング経験(10%)
   データを可視化して全体像と掴む考え方ができるか
  3. 時系列データを正しく扱える(20%)
    回帰モデルの適用について(見せかけの回帰、単位根過程)
    周期性を考慮できるか
    ARIMA, GARCHなどの時系列分析手法の知識がある
   状態空間モデルを業務で利用した経験があると望ましい
  4. 小売業の知識を活かした分析経験がある(20%)

尚可スキル

5. 常駐したことがある(additional)
   *業務担当者への説明経験

分析目的・ジャンル
面談回数 2回
稼働日数 週5日
募集人数 1人
期間 中長期
担当者 坂西

おすすめコメント

開発経験を活かし、より上流から携われる仕事をしたい方歓迎です。お声がけください。

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