Transcript 流通情報工学科 ０６２３０５２ 王玲玲 指導教員 黒川 久幸准教授 発表の構成  研究の目的  扱うデータと分析の手順  来客者数に与える個別要因の検 討  気温と降水量の影響の検討  分析の結果と課題 目的 気象の要因 晴・雨 来客者数 カレンダー要因 曜日・月 店舗側の要因 立地・特売 例え：屋台、野外ライブ データ POSデータ：来客者数 ＜（株）KSP－POSより購入＞ ２００７年１０月１日～２００８年９月３０日の３６６日分 東京のある商店街の食品スーパー カレンダー要因 気象要因  曜日  降水量  月  GW  風  お盆、  日照時間  年末、年始  積雪  祝日  気圧 

流通情報工学科
０６２３０５２ 王玲玲
指導教員 黒川 久幸准教授
1
発表の構成
 研究の目的
 扱うデータと分析の手順
 来客者数に与える個別要因の検
討
 気温と降水量の影響の検討
 分析の結果と課題
2
目的
気象の要因
晴・雨
来客者数
カレンダー要因
曜日・月
店舗側の要因
立地・特売
例え：屋台、野外ライブ
3
データ
POSデータ：来客者数
＜（株）KSP－POSより購入＞
２００７年１０月１日～２００８年９月３０日の３６６日分
東京のある商店街の食品スーパー
カレンダー要因
気象要因
 曜日
 降水量
 月
 GW
 風
 お盆、
 日照時間
 年末、年始
 積雪
 祝日
 気圧
 気温
 湿度
4
分析手順
目的変数
説明変数
の要因
分析方法
：
：
来客者数
曜日、月、
気象条件など
： 分散分析
重回帰分析
5
・来客者数に与える個別要因の検
討
カレンダー要因の検討
カレンダー要因
来客者数の影響
曜日
月
GW
お盆
年末
年始
祝日
○
○
×
×
○
○
×
有意水準５％以下○、以上×
6
曜日
4000
平均客数
3500
来
客
者
数
（
人
／
日
）
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
月
火
水
木
金
土
日
曜日
図３ 曜日ごとの平均来客者数
7
月
平均客数
2700
来
客
者
数
（
人
／
月
）
2600
2500
2400
2300
2200
2100
2000
7’10
11
12
8’1
2
3
4
5
6
7
8
9
月
図２ 月ごとの平均来客者数
8
年末・年始
3500
3000
来
客
者
数
（
人
／
日
）
2500
２９６９
２５
2000
２１４
２
1500
来客者数
1000
500
0
年末
年始
普通の日
図１ 年末年始一日当たりの来客者数
9
・来客者数に与える個別要因の検
討
気象要因の検討
気象要因
係数
来客者数の
P-値
影響
○
0.00
気温
10.90
日照時間
27.32
0.00
○
風速
6.37
0.86
×
気圧
2.26
0.64
×
降水量
-6.74
0.00
○
積雪
-141.19
0.43
×
湿度
-1.58
0.16
×
有意水準５％以下○、以上×
10
・気温と降水量の影響の検討
気温と来客者数の関係
4000
y = 93.915x + 523.1
3500
修
正
来
客
者
数
（
人
）
3000
2500
夏
2000
冬
1500
Linear (夏)
1000
Linear (冬)
500
y = 28.57x - 55.874
0
0
5
10
15
20
25
30
35
-500
-1000
気温（℃）
修正来客者数＝来客者数－（曜日＋月＋降水量
＋・・・・）
11
平均気温による客単価
（８３４）
（７４８）
２５９
５
客
単
価
（
円
／
人
）
２４１
１
12
・気温と降水量の影響の検討
降水量と来客者数の関係
1000
修
正
来
客
者
数
（
人
）
500
0
0
20
40
60
80
100
120
降水量合
計(mm)
-500
-1000
-1500
降水量（ｍｍ）
修正来客者数＝来客者数－（曜日＋月＋気温＋・・・・）
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分析の結果
 気温については、
気温が上昇すると来客者数が増加する傾向
がある。特に冬より夏の方がこの傾向が強
く表わしている。
 降水量については、
降水量が少ないところで来客者数が減少傾
向が強い。
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今後の課題
 今後は、より詳細に影響を
把握するために他の小売店
舗についても同様の分析を
行う必要がある。
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流通情報工学科 王玲玲
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