#予測モデル

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需要予測分析は、過去の販売実績や外部要因をもとに将来の需要を定量的に予測する手法です。定量的予測と定性的予測の使い分け、実践手順、活用場面、注意点を体系的に解説します。

指数平滑法は、直近のデータほど大きなウェイトを与えて時系列データを平滑化し、将来を予測する手法です。単純指数平滑法、Holt法、Holt-Winters法の3つのモデル、パラメータの選び方、注意点を体系的に解説します。

Prophetは、Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースの時系列予測ツールです。トレンド・季節性・イベント効果の分解モデル、実践的な活用手順、ビジネスでの適用場面、注意点を体系的に解説します。

決定木分析はデータを条件分岐で分類・予測する手法です。CART・ID3などのアルゴリズム、分岐条件の設定方法、過学習対策まで実務視点で解説します。

回帰分析はデータの変数間の関係を数式で表し、要因の影響度定量化や将来予測を行う統計手法です。単回帰・重回帰の違い、実践ステップ、ビジネスでの活用場面と注意点を解説します。

回帰分析手法は、説明変数と目的変数の関係を数式で表現し、予測や要因分析に活用する定量分析手法です。単回帰・重回帰の違い、実践手順、コンサルティングでの活用場面と注意点を解説します。