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- えみ つちた
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1 2015 May Vol.52 5 GSI Monthly Report 技研商事インターナショナル マンスリーレポート コラム GIS を用いたチェーン企業の売上予測とその失敗事例 技研商事インターナショナル株式会社 Giken Shoji International Co., Ltd. (GSI)
2 エリアマーケティングコラム チェーン企業の GIS を用いた売上予測とその失敗事例 技研商事インターナショナル株式会社マーケット分析ソリューション事業部シニアコンサルタント市川史祥 弊社のGIS( 地図情報システム ) は デジタル地図と人口統計などの統計データベース ( 需要 ) 競合店舗データ ( 供給 ) を搭載したエリアマーケティング用のシステムです 自社が保有する店舗や顧客のデータ ( 実績 ) を GISにインポートし 需要と供給と実績を地域 商圏ごとに見える化することで データに基づく各種戦略の立案を実現するものです 国内では約 20 年前よりチェーン企業を中心に活用されてきました 小売や飲食などチェーン企業における活用は年々高度化しており 新規出店時の売上予測というテーマでGISのデータを統計解析し 売上予測モデルを構築している企業も多くあります しかしながら 統計解析のテクニカルな部分を高度化するだけでは本当の意味での成功は難しいのが実情です 本コラムでは売上予測手法の中で重回帰分析について解説すると共に 売上予測に取り組む企業の失敗事例を紹介します 1 GIS と売上予測 GIS( 地図情報システム ) は コンシューマー向け 官公庁向け ビジネス向けの3つに大別することができます コンシューマー向けはカーナビゲーションやインターネットやスマートフォンの地図閲覧サイトなどがお馴染みです 官公庁向けは国や都道府県 各自治体で広く活用されています 下水道配管システムや固定資産税管理台帳などで地図を利用したり 都市計画や防災など分野は多岐に渡ります そしてビジネス向けもいくつかのジャンルに分かれますが ここではマーケティング用途に絞って解説します 民間企業におけるマーケティングGISの活用は 国内では約 20 年前から始まったとされています 当初はチェーン店舗の新規出店時の商圏調査に用いられてきました 今ではあらゆる業種業態に広まり 既存店の分析や顧客分析 統廃合など分析課題や手法も多様化 高度化しています 企業によって活用のレベルは様々です 統計解析を駆使して予測モデルを構築したりしている企業もあります 自社で利用 する場合もあれば クライアントへの提案ツールとして活用する場合もあります チェーン企業におけるGISの分析レベルは様々です 古くから活用されている業態だけあって 売上予測モデルの構築に取り組んでいる企業も多くあります 売上予測と言っても様々な手法があり どれが最適かは一概には言えません 業種業態によって向き不向きがあり やってみないとわからないというのが現状かもしれません 各企業が保有しているデータベースを見える化し データ分析に基いて各種施策を立案 実行するのは 昨今のビジネストレンドとなっています ただし 企業が保有している店舗データや顧客データのみでは実績を示すに過ぎません 実績値がポテンシャルに対して限界なのかそうではないのかを知る必要があります 一方 GISに搭載されている人口などの各種統計データはまさしく市場ポテンシャルを表すビッグデータです 統計データも分析ニーズに合わせて進化してきました 国が調査する国勢調査などのセンサスデータだけではなく ターゲットをより詳細にセグメントするための年収や消費などの推計データも活用が進んでいます こうした統計データ GSI Monthly Report_
3 と実績データを組み合わせることによって 自社の 売上は目的変数 その他の項目が説明変数の候補と 売上に貢献するターゲット指標は何かを見出し 売 なります このようなデータが重回帰分析のスター 上を説明する計算式を構築する手法が重回帰分析で ト地点となります 次のステップでは 売上に影響 す を与えるデータ項目を探索していきます 2 3 重回帰分析とは 売上とデータの関係性は 重回帰分析は多変量解析手法のひとつで 売上を 売上を説明する変数を見つけるための手法の一つ 予測したい目的変数とし それを複数の変数 商圏 に 相関分析があります 売上が上がるのは商圏人 データなど で説明する式のことです 既存店の 口が多いからなのか 商圏内に競合店舗が多いから データ分析することによって作成します 新規出店 なのか 売上と変数の関係性を相関係数という数字 時には当然売上は未知数ですが 商圏データは事前 で読み取ります 相関係数は 1から 1の間に現れ に得られるため それらを用いて売上を算出します 絶対値が1に近いほど関係性が高いと解釈します 例えば年齢とコレステロールの相関係数が 0.81 だった場合 両者には関連性があり 年齢が上がれ ばコレステロール値も上がると解釈できます 相関 分析自体はExcelでも可能です 重回帰モデル式のイメージ 相関係数の落とし穴 準備するデータレイアウト まず 必要なデータのレイアウトを下に示しまし た 自社の店舗リストは当然として 実績を示す売 上や面積 駐車場台数などの属性項目もあるとよい でしょう 店舗属性項目によく採用されるものとし て席数や営業時間 従業員数 レジ台数などもあり ます 店舗リストをGISにインポートし 各店舗の商 相関係数自体はデータ間の関連性を示しません 圏データを紐付けます 例えば店舗半径1km商圏内 結果を解釈する必要があり その際に注意しなけれ の夜間人口 昼間人口等です その他に商圏内の競 ばならない点があります 上の図は相関係数が同じ 合店舗の要素も GISがあれば瞬時に集計可能です で異なるデータの散布図です 左側は相関係数だけ を見ると関連性が高いように見えますが 一部の 店舗名称 住所 売上高 売場面積 駐車場台 数 1km夜間 1km昼間 1km商業人口 1km高年収世帯 1km食料消費額 千葉若松店 千葉県千葉市若葉区若松町９３４ １ 八王子松木店 東京都八王子市松木１５ ７ 東村山秋津店 東京都東村山市秋津町１ ３ １ 川崎中野島店 神奈川県川崎市多摩区生田２ １ １ 練馬南大泉店 東京都練馬区南大泉１ １５ ３５ 川崎土橋店 神奈川県川崎市宮前区土橋１ ２１ ９ 八王子中野店 東京都八王子市中野山王１ １１ １６ 練馬善福寺店 東京都練馬区関町南１ １ ４ 志木中宗岡店 埼玉県志木市中宗岡４ １８ ４５ 横浜瀬谷店 神奈川県横浜市瀬谷区南台１ ４４ １３ 昭島中神店 東京都昭島市朝日町３ １ ２６ 富里店 千葉県印旛郡富里町七栄７２２ ４ 東大和街道団地前店 東京都東大和市新堀２ １４９０ ２ 鶴ケ島店 埼玉県鶴ケ島市大字脚折１３７ １ 昭島北中神店 東京都昭島市中神町１１４９ １ 目的変数 店舗属性 説明変数 データが偏っており それを除くとまったく関連が ないという結果になります 単なる相関係数だけで はなく データの分布 散布図 を見ることも重要 です 商圏データ Copyright (c) 2015 GIKEN SHOJI INTERNATIONAL CO., LTD. All Rights Reserved.
4 相関係数が高い指標の例 参考 弊社では分析支援業務の中で お客様の分析作業に 多く立ち会っています 過去の事例をいくつか紹介 します 学習塾 子ども向けの学習塾の場合 子供が多くいるところ に開設すれば生徒数が増え 更に親の年収と親の最 終学歴 大卒 院卒 とも相関が高い スポーツカー 単身者 賃貸住宅 社宅が多く 富裕度がある程度 以上のエリアは購買顧客が多い ステップワイズ法のイメージ アイスクリーム おもちゃ屋が入っているショッピングセンターに出 店すると売上に好影響を与える ファミリーレストラン 競合Aチェーンはマイナスの相関だが 競合Bチェー ンは好影響を与える 単価とメニューの違いか 4 重回帰モデル式作成 モデル式評価指標の見方 次に実際のモデル式を作成します 大枠の流れと しては まず売上予測式に採用できそうなデータ項 目を選択します 相関係数の高い項目を選択すると 精度向上のためのポイント 参考 1回の分析で納得できるモデル式が出来上がること よいでしょう そして選択した項目群のなかで 最 は残念ながらほとんどありません トライアンドエ 適な組み合わせをステップワイズ法によって自動計 ラーを繰り返しながら精度を上げていく必要があり 算します この方法は異常値が少なく 最も信頼性 ます 以下経験上のポイントを幾つかご紹介します の高い予測式の組み合わせを算出してくれます 統 計解析ソフトやMarketAnalyzer の重回帰分析機能 データを正規化する が必要ですが 結果の解釈もし易いためお薦めです 実データの数字そのままでは統計処理上 効果が出 右上のイメージ図参照 ない場合もある 対数や率も検討する 多重共線性を避ける 重回帰モデル評価指標の見方 ポイント 参考 統計解析ソフトやMarketAnalyzer の重回帰分析 投入する項目同士の相関が高いと 実際の精度が悪 くなる場合がある 機能で作成したモデル式の評価指標として 代表的 店舗を分類し 分類ごとにモデル式を作成する なものとその見方を例示します コンセプトや商圏特性が全く異なる店舗同士を同時 に投入しない GSI Monthly Report_
5 5 失敗事例 統計学上の予測精度を向上させることは時間をかければ難しくはありません 売上予測数値をビジネスにおける意思決定に使うためには テクニカルな側面よりも重要なことがあります ほとんどの失敗事例はデータ分析技術の欠如が原因ではなく それ以前の問題であることが経験上多くあります 以下 チェーン企業の売上予測モデル構築における失敗事例をご紹介します 某小売チェーン過去よりGISを活用し 出店候補地の商圏データを参照していたが 出店精度を上げるために売上予測モデルの構築を社内プロジェクトとして実行することになった プロジェクトの途中で分析担当と責任者が変更となり 前任の分析結果が新任の経験と勘と合わずに何度もやり直すことに 結局プロジェクトは一向に進展せず 途中で息切れ 何をもってゴールとするかというプロジェクトの目標設定と担当窓口の一元化が必要だった 某サービスチェーン店舗データ整備のために店舗の前面通行量が必要という仮説を立てた 調査を専門業者に外注する予算がないため各店長に実査してもらった バラバラなカウント基準やデータ不備によって売上との相関も出ず 徒労に終わる 同じ基準で整備されたデータの重要性 某アミューズメント施設分析の結果 立地タイプに応じた2 通りのモデル式が完成 1つは高精度で予測可能だが 2つ目のモデルは予測精度が低かったので 重回帰ではなくニューラル予測モデルに変更した ニューラル予測モデルは高額な統計解析ソフトが必要なため 社内では運用できず 都度外注し予測金額を出してもらっていた 費用対効果が悪く運用しきれなくなった 自社で再現できないモデルは運用を継続できない 某飲食チェーン担当者の統計知識が非常に豊富で 数年かけて高精度な重回帰モデルが完成し 現場では重宝していた 出店のための社内会議で根拠として分析結果を提示するも経営陣には伝わらなかった ( 統計解析に懐疑的 ) 結局別の方法を取ることになった 全社の理解が得られないと意思決定に利用されない 6 最後に データに基いて意思決定する時代にあって 実績を示すデータと市場を示すデータを組み合わせることは重要です さらに売上を予測することもデータ分析において頻出する課題ではないでしょうか? 売上予測のひとつの手法として重回帰分析を紹介しましたが 作業はGISというツールに任せておき そこから得られる結果の解釈や運用に注力することが一番重要だと思います 当社にはデータ分析やGISの運用に関して様々な経験とノウハウがあり 統計学の世界だけではなく 実践的なビジネスマインドを持つスタッフが 高度 高速なツールを用いてお客様がご自身でマーケティングナレッジを蓄積する支援をしています これからプロジェクトを始める方 現状のプロジェクトに行き詰まった方 お気軽にご相談ください Copyright (c) 2015 GIKEN SHOJI INTERNATIONAL CO., LTD. All Rights Reserved.
6 今日の日本のマーケティング市場において 多様化した消費者の特性やニーズを把握し それに基づいた店舗開発 販売促進 商品企画の重要性が高まっています 当社は20 年に渡って1900 社以上のお客様のマーケティング課題解決を支援する中で培ったノウハウを武器に GIS 技術と融合した新たなマーケティング分析事業に取り組んでまいります 技研商事インターナショナル株式会社 マーケット分析ソリューション事業部 本社 TEL: ( 代表 ) 名古屋市東区主税町 2-30 GSIビル 東京支店 TEL: ( 代表 ) 千代田区霞が関 霞が関 IHF ビル 4F 大阪営業所 TEL: ( 代表 ) 大阪市中央区瓦町 井門瓦町ビル 4F
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2015年1月23日 SCビジネスフェア2015 出展社プレゼンテーション 最新 GISとデータベースを活用した 商業施設のエリアマーケティング事例集 技研商事インターナショナル株式会社 はじめに 会社紹介 2 会社紹介 商号 技研商事インターナショナル株式会社 略称 GSI 設立 1976年1月 資本金 231百万円 代表取締役 小嶌 智海 拠点 本社 愛知県名古屋市東区主税町2-30 GSIビル
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2016 May Vol.64 5 GSI Monthly Report 技研商事インターナショナル マンスリーレポート コラム ランキング : 全国 1 位はあの都市 2 位と 500 万円以上の差が!? 技研商事インターナショナル株式会社 Giken Shoji International Co., Ltd. (GSI) エリアマーケティングコラム ランキング : 全国 1 位はあの都市 2 位と
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2015 June Vol.53 GSI Monthly Report 技研商事インターナショナル コラム マンスリーレポート 大手カフェチェーンの出店立地の居住特性 技研商事インターナショナル株式会社 Giken Shoji International Co., Ltd. (GSI) ６ エリアマーケティングコラム 大手カフェチェーンの出店立地の居住特性 技研商事インターナショナル株式会社マーケット分析ソリューション事業部シニアコンサルタント市川史祥
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1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな
1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC
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多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め
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「企業におけるオム二データ・オム二チャネル戦略に関する動向調査」 2014年9月4日
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年の 平均賃料 総合 は公表されていない 5 推計売上高は 賃料と売上高対賃料比率から推計したもの 年以降のサービス店舗の売上高対賃料比率は 公表されていない 1) 年々 上昇傾向にあった物販店舗の平均賃料は が2008 年をピークに また飲食店舗及びサービス店舗は 20
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金融機関向け エリアマーケティング戦略コンサルティング 金融イノベーション事業本部 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 本提案の主旨 中長期的な視点 精緻なデータ分析に基づくマーケティング戦略の策定に向けて 人口減少 地方経済の縮小 マイナス金利の継続 異業種の参入等 地域金融機関を取り巻く経営環境は厳しい状況にあります このような経営環境下において客観的なマーケット状況を中長期的に把握したうえで
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C. 営業 販売顧客拡大 提案型営業手法 049 初任層 新規顧客 新商品 サービスの開拓ができる提案営業の手法を学び 実際の顧客を想定し営業側から能動的 ( 自発型 ) な提案ができる営業手法を習得する 提案型営業とは 顧客ニーズと自社商品 サービスの強み分析 営業を取り巻く環境の変化 売る力と価値を提案する力 提案型営業の基礎知識 提案型営業の要素 ( 仮説設定の考え方 提案に求められるスキル
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Shape ファイル ( 拡張子が shp shx dbf の 3 つのファイルを一緒に扱って下さい ) にある集 落名を 地理院地図上に表示させる方法 ( お使いのブラウザから jstat MAP を利用する場合 ) jstat MAP のサイト (https://jstatmap.e-stat.go.jp/gis/nstac/) に行きます 表示される画面で ユーザ登録をし ログインをクリックすると
211 年 2 月 25 日発行 TVI( タス空室インデックス )( 過去 2 年推移 ) ポイント 全域 23 区市部神奈川県埼玉県千葉県 年月 東京都全域 23 区市部 神奈川県 埼玉県 千葉県 29 年 1 月
21 年 12 月期 1 都 3 県賃貸住宅指標 ~1 都 3 県 211 年の空室率の見通し ~ 211 年 2 月 25 日発行 1. 賃貸住宅指標概況 東京都 全域 23 区 市部 会社名 : 株式会社タス所在地 : 東京都中央区八丁堀 2-25-9 トヨタ八丁堀ビル 7F 3-6222-123( 代表 ) 3-6222-124(FAX) http://www.tas-japan.com/ 12.58
これらのご要望などを踏まえ 本技術を開発しました 本技術により渋滞予知の精度は大幅に向上し 渋滞があると予測した時間帯において 所要時間の誤差が30 分以上となる時間帯の割合が 従来の渋滞予報カレンダー 7 の8.2% に対して0.8% 20 分以上となる割合が26% に対して6.7% となり また
2018 年 12 月 21 日東日本高速道路株式会社株式会社 N T T ドコモ 東京湾アクアラインの AI 渋滞予知 が 30 分ごとの通過所要時間提供へ ~ 当日の人出から交通需要を予測する世界初の技術により新たな実証実験開始 ~ 東日本高速道路株式会社 ( 以下 NEXCO 東日本 ) と株式会社 NTTドコモ ( 以下 ドコモ ) は 東京湾アクアライン ( 以下 アクアライン ) で実証実験中の
スライド 1
クイックマニュアル - For ALL Users - 2017/07 Ver.9 技研商事インターナショナル株式会社 1 地図の移動 Phase1 地図の移動 検索 地図の拡大 縮小 ( マップ高 の概念 ) 1 1 地図移動 ( 住所検索ツールを使用 ) 1 2 住所を選択していきます 都道府県 市区町村 大字名 の順に選択します 3 地図表示 をクリックすると 選択した場所へ地図が移動します
Microsoft Word - Excel統計・2014サンプル.docx
まえがき この度は Excel でできる統計 データ分析講座 をご受講いただき まことにありがとうございます 人間万事塞翁が馬 ということわざがあります 世の中で起きることは 良いことも悪いことも なかなか予測できないものです しかし将来を予測する場合でも 過去の傾向や現状を基にすれば 手がかりが有るかもしれません 人間の経験からくる勘に基づく判断は無視できません ただここで重要なのは 過去の傾向や現状を
分野 コース名 基礎的 IT セミナーコース一覧 内容 I T 理解 I T スキル活用 I T 倫理 新技術動向 業務の I T 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新
コース名 基礎的 セミナーコース一覧 内容 理解 スキル活用 倫理 新技術動向 業務の 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新技術の概要 新技術の導入事例 2 A( 人工知能 ) の現状 A( 人工知能 ) の概要 A の活用事例と今後の展望 3 ビッグデータの概要データの収集
どのような生活を送る人が インターネット通販を高頻度で利用しているか? 2013 年 7 月 公益財団法人流通経済研究所主任研究員鈴木雄高 はじめにもはやそれなしでの生活は考えられない このように インターネット通販を生活に不可欠な存在と位置付ける人も多いであろう 実際 リアル店舗で買えて ネットで
どのような生活を送る人が インターネット通販を高頻度で利用しているか? 2013 年 7 月 公益財団法人流通経済研究所主任研究員鈴木雄高 はじめにもはやそれなしでの生活は考えられない このように インターネット通販を生活に不可欠な存在と位置付ける人も多いであろう 実際 リアル店舗で買えて ネットでは買えないものは年々減ってきている印象がある 例えば Amazon.co.jp では 2000 年 11
目的 :C. 売上げ増加 分野初任層中堅層管理者層 ねらい 推奨対象者 顧客拡大を学びたい 提案型営業手法 提案型営業実践 営業 販売 マーケティング志向の営業活動の分析と改善 統計データ解析とコンセプトメイキング 顧客情報を学びたい 概論を学びたい 実務に基づくマーケティング入門 マーケティング戦
C 売上げ増加 に関するコースのご案内 本カテゴリは 企業の収益力を向上するために必要となる 売上げ増加 の観点から 新規顧客を増やすために必要となるマーケティングや広報戦略 新商品の企画 開発やサービスの高付加価値化を実現するために必要となる知識や手法の習得を主な目的としています ご要望別おすすめコース 顧客のニーズを把握して満足度を向上させたい 顧客分析手法 ( 様々なデータから有効なデータを見つけ出す手法を習得します
P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P P P P P P P P.31
201729 3 2017 5 15 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 2017 P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P.24 10 P.25 11 P.27 12 P.28 13 P.29 14 P.29 15 P.30 16 P.31 17 P.32 P.34 P.35 Copyright 2017
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物流倉庫 5S 実践プログラム ( 荷主企業 物流企業共通 ) 物流倉庫における 5S を定着させるための支援プログラムです 荷主企業の自社物流現場 物流企業の現場 いずれにも有効な 5S 実践プログラムです 船井総研ロジのコンサルタントが貴社の物流現場担当者と一緒になって倉庫内の 5S 実践を支援します 物流現場の 生産性を上げたい や 品質を良くしたい という数多くの企業様からご相談をいただいています
Microsoft Office Excel2007（NO4中級後編 エクセルを実務で活用）
Chapter1Excel2007 中級 ( 後編 ) の目的 1-1 Excel2007 中級 ( 後編 ) について Excel 中級の後編では 主に データベース 機能について学習します Excel では大量のデータを管理することが多く Excel を実務で利用する方には必須の内容です 多くのデータから必要なものを取り出したり それらを集計 分析する機能も充実しています その中でも ピボットテーブル
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データ分析基礎研修事業のご案内 データ分析への関心 気づきをより身近に体感していただくため簡易なサンプルデータを基に 実際に PC(Excel) を扱いながら体験学習していくことをベースとした基礎研修事業のご案内 ( 一社 ) 九州テレコム振興センター (KIAI) こんなデータ分析で終わっていませんか? 例 : 来訪した方に対するアンケート調査 < アンケート調査項目例 > 項目 評価点 接客 1.
営業活動 人それぞれ 暗黙知 Aさんの商談手順 Cさんの商談手順 Bさんの商談手順 できる営業 が受注するために 必ずやっている基本動作 体系的に整理 営業活動プロセス できる営業 のノウハウを見える化 形式知 2
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プロジェクトマネジメント知識体系ガイド (PMBOK ガイド ) 第 6 版 訂正表 - 第 3 刷り 注 : 次の正誤表は PMBOK ガイド第 6 版 の第 1 刷りと第 2 刷りに関するものです 本 ( または PDF) の印刷部数を確認するには 著作権ページ ( 通知ページおよび目次の前 )
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「組織マネジメントに関する調査」結果（概要）
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2025年の住宅市場 ～新設住宅着工戸数、60万戸台の時代に～
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タイトル（必要に応じて中央揃えに）
BtoB サイトのための 引き合いが獲得できるコンテンツ の作り方 2013 年 11 月 1 日 IT マーケティングで顧客育成を実現する 株式会社パワー インタラクティブ コンテンツシナリオを導く 6 つの質問 6 つの質問を通して コンテンツシナリオを導き出す 1. 自社コンテンツを見直す質問 1~3 要素編 2. 自社コンテンツを見直す質問 4~6 戦略シナリオ編 3. まとめ : コンテンツシナリオを設計する
シビックプライド 市区町村別ランキング
1 報道関係各位 2016 年 10 月 26 日株式会社読売広告社東京都港区赤坂 5 丁目 2 番 20 号 都市生活者の居住エリアによる特性分析を可能にする CANVASS-ACR 調査を実施 CANVASS-ACR 調査 街の評価 ( シビックプライド ) 分析より 愛着 No.1 は武蔵野市 共感は戸田市 誇りは鎌倉市 自分が住み続けたい港区と 人に薦めたい武蔵野市 住関連マーケティングに継続的に取り組んでいる株式会社読売広告社
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6. まちづくりマップ 6-1.From-to 分析 ( 滞在人口 ) 6-2. 滞在人口率 6-3. 通勤通学人口 6-4. 流動人口メッシュ 6-5. 事業所立地動向 6-6. 施設周辺人口 6-7. 不動産取引 81
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デジタル広告のパズルを解く : 成功の秘訣とは? ターゲットリーチ率 キャンペーンを成功へ導く クロスプラットフォームパフォーマンス ビューアビリティ キャンペーンを成功へ導く 効果的なキャンペーンを実践するために近年 デジタル視聴者へのリーチはこれまでにないほど難しくなっ ています ワンクリックで様々なプラットフォームや仮想店舗へアクセス可能な消費者はあらゆる場所に存在し 広告主は自社広告がリーチした視聴者を分析するための指標を求めています
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横浜市所在地 横浜市 - 1 横浜市地価動向 建築着工動向 地価動向 地価公示指数 ( 住宅地 ) 推移 (23 年 =1) 地価公示指数 ( 商業地 ) 推移 (23 年 =1) 12. 12. 1. 1. 8. 8. 6. 23 24 25 26 27 6. 23 24 25 26 27 全国東京都神奈川県横浜市 全国東京都神奈川県横浜市 上のグラフは全国 東京都 神奈川県 横浜市の地価公示を
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セミナー標準カリキュラム4.0
Excel を活用してビジネスで勝つよう! 企業研修 公開セミナー 標準カリキュラムのご案内 Ver. 4.0 2014/02/10 ハロー! データマイニング米谷学 http://www.datamining.jp - 1 / 11 - 研修について : この度は 企業研修 公開セミナーについて ご照会をいただきまして まことにありがとうございます Excel を使った データ活用 データ分析をテーマに
CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研
CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育
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2006-2011 (c) PIXTA Co. Ltd. All Rights Reserved. 2006-2011 (c) PIXTA Co. Ltd. All Rights Reserved. 2006-2011 (c) PIXTA Co. Ltd. All Rights Reserved. 2006-2011 (c) PIXTA Co. Ltd. All Rights Reserved. 2006-2011
資料 3 平成 28 年 1 月 7 日 松山市長期的水需給計画検証業務委託 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成 目 次 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成... 1 3.1. 家庭用原単位構造式の作成... 1 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成 3.1. 家庭用原単位構造式の作成 3.1.1. 分析用データの抽出アンケート結果と家庭用原単位の関係を整理した結果から 家庭用原単位により影響を与える項目として
＜DAC様＞EverysenseProイベント登壇_AudienceOne_Discovery_統計データ概要
EverySensePro 参画に当たって ~AudienceOne Discovery 統計データとは ~ 川野 デジタル アドバタイジング コンソーシアム株式会社ソリューションサービス本部 1 Copyright D.A.Consortium, 1996-2018. All rights reserved. はじめに 会社紹介 経営管理 / テクノロジー & データ戦略 R&D / グローバル戦略
プロジェクトを成功させる見積りモデルの構築と維持・改善 ～CoBRA法による見積りモデル構築とその活用方法について～
工数見積り手法 CoBRA ~ 勘 を見える化する見積り手法 ~ CoBRA 研究会 2011 年 5 月 情報技術研究センターシステム技術グループ Copyright 2011 MRI, All Rights Reserved ご紹介する内容 1.CoBRA 法の概要 2.CoBRAツール 3.CoBRAモデルでの見積り 4.CoBRAモデルの応用 5.CoBRAモデルの構築 6. まとめ 2 Copyright
<4D F736F F F696E74202D A F95BD90AC E31308C8E8AFA5F8C888E5A90E096BE89EF81408DC58F4994C530362E70707
目次 1. 2015 年 10 月期連結業績 2. 2016 年 10 月期業績予想 3. 今後の展開 Copyright 2015 Kanamoto Co., Ltd. All Rights Reserved. 22 BULL55 Build UpaLegendaryL d Leading company plan for the 55th 現状把握と課題認識新長期ビジョン数値目標 Copyright
システム管理マニュアル
Sales Force Assistant 顧客創造 ( 深耕 ) ユーザー操作マニュアル 名刺 Scan 目次 1. 名刺 SCAN... 2 1-1. 名刺 Scan とは... 2 1-2. 名刺 Scan 情報を顧客 パーソン情報として登録する... 4 操作.1 新規取り込みを行う顧客を編集する... 10 操作.2 類似顧客を選択 編集する... 11 操作.3 類似パーソンを選択 編集する...
知創の杜 2016 vol.10
2016 Vol.10 FUJITSU RESEARCH INSTITUTE 富士通総研のコンサルティング サービス 社会 産業の基盤づくりから個社企業の経営革新まで 経営環境をトータルにみつめた コンサルティングを提供します 個々の企業の経営課題から社会 産業基盤まで視野を広げ 課題解決を図る それが富士通総研のコンサルティング サービス 複雑化する社会 経済の中での真の経営革新を実現します お客様企業に向けたコンサルティング
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アダストリア売り上げデータによる 現状把握と今後の方針 東海大学情報通信学部経営システム工学科佐藤健太 目次 1. 研究背景 2. 研究目的 3. データ概要 4. 分析手順 5. 分析結果 6. 戦略予想 7. まとめ 8. 今後の課題 参考文献 2016/10/27 2016 年 S-PLUS &Visual R Platform 学生研究奨励賞 1 1. 研究背景 Ⅰ アダストリア (¹) とは,
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(1912) (1951) 2,00024,000 (1954) (1958) (1962) (1965) (1968) (1969) (1971) (1972) (1973) (1974) (1976) (1978) (1980) (1982) (1983) (1984) (1985) (1987) (1988) (1989) (1990) (1991) (1992) (1994) (1995)
トピックス
神奈川県金融経済概況 ANNEX 神奈川県内における インターネット通販の現状 2017 年 9 月 12 日 日本銀行横浜支店 要旨 近年 スマートフォンやタブレット型端末の普及と共に インターネット利用環境の整備が進んでいる 神奈川県は各種インターネット端末の普及率が比較的高い点で インターネット通販を利用しやすい環境にあるといえる インターネット通販の利用額は増加傾向にあり 幅広い年齢層において
<4D F736F F D20352D318FBC8CCB8E738DC58F F5495AA90CD816A5F8F4390B38CE3816A2E646F63>
SWOT 分析を活用した総合計画実施計画の策定 千葉県松戸市 取組の概要 人口 :470,028 人面積 :61.33 km2 松戸市総合計画第 3 次実施計画 ( 計画期間 : 平成 20 年度 ~22 年度 ) の策定にあたり 民間の経営分析手法である SWOT 分析を行政版に修正して活用した SWOT 分析は 政策分野ごとに外部環境分析と内部要因分析を実施し 事業を 成長 改善 回避 撤退 の
県産材の需要拡大の推進について(枠組み)
中心市街地の現状と課題 5 市データ編 大野市 総務部政策統計室 1 中心市街地の人口 10 年間で 11% 減少 図表 1 県 中心市街地の人口の推移 図表 2 高齢化率 65 歳以上人口割合 の推移 1 平成 7 年の人口を とした場合 % 35 本県他市中心市街地と比較すると低い高齢化率 池田町 7.7.1 現在 7329 人 6977 人 中心市街地 6549 人 は 2% の増 中心市街地は
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21 年 1 月 29 日発行 TVI( タス空室インデックス )( 過去 2 年推移 ) ポイント 1 都 3 県 TVI 推移 ( 過去 2 年間 ) 全域 23 区市部神奈川県埼玉県千葉県 年月 東京都全域 23 区市部 神奈川県 埼玉県 千葉県 28 年
21 年 1 月 29 日発行 21 年 8 月期 1 都 3 県賃貸住宅指標 ~ 意外と広い? 東京 23 区内の賃貸住宅専有面積 ~ 1. 賃貸住宅指標概況 東京都 全域 23 区 市部 会社名 : 株式会社タス所在地 : 東京都中央区八丁堀 2-25-9 トヨタ八丁堀ビル 7F 3-6222-123( 代表 ) 3-6222-124(FAX) http://www.tas-japan.com/
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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数
地域経済分析システム () の表示内容 ヒートマップでは 表示する種類を指定する で選択している取引価格 ( 取引面積 mあたり ) が高い地域ほど濃い色で表示されます 全国を表示する を選択すると 日本全国の地図が表示されます 都道府県単位で表示する を選択すると 指定地域 で選択している都道府県
() の機能と目的 不動産の種類別 ( 土地 ( 住宅地 商業地 ) 中古マンション等 農地 林地 ) の取引面積 mあたりの平均取引価格を地域 ( 都道府県 市区町村 ) ごとに把握することができます また 市区町村ごとに価格情報を散布図で確認することができるほか 都道府県ごとに大規模土地取引の利用目的別の件数 面積を構成変化グラフ 推移グラフで見ることができます 出典 国土交通省 土地総合情報システム価格情報
6 1 20053 1 21 3 1 1
6 1 20053 1 21 3 1 1 2 20 20003 4665 3000523 311 291 19 6 MONTHLY REPORT 276 3 338 307 410 458 385 436 2 321 4 652010 4302020537 652010 5092020585 5 MONTHLY REPORT 6 3 1989 60 20 1999 98533843 8 MONTHLY
お客さまのデジタルトランスフォーメーションを加速する「アジャイル開発コンサルティングサービス」を提供開始
2019 年 1 月 28 日 株式会社日立製作所 お客さまのデジタルトランスフォーメーションを加速する アジャイル開発コンサルティングサービス を提供開始専用スペースの提供から技術支援 体制整備までトータルにサポートし セミオーダーメイドのアジャイル開発環境を短期間で実現 株式会社日立製作所 ( 執行役社長兼 CEO: 東原敏昭 / 以下 日立 ) は このたび お客さまのデジタルトランスフォーメーションの加速に向け
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![Microsoft Word - ‘C”mŸ_Ł¶−TŠv[“Å‘IflÅ].doc](/thumbs/42/22992925.jpg "Microsoft Word - ‘C”mŸ_Ł¶−TŠv[“Å‘IflÅ].doc")
首都圏と近畿圏における高額所得者の居住地分布に関する研究 住環境計画研究室 1 はじめに 1.1 研究の背景 目的 高収入層は低収入層に比較して その居住地 ならびに住宅の選択において高い自由度を持っ ている とりわけ大都市においては その地価 構造を反映して高い都心から郊外部まで 様々 な住宅地が展開しており ライフスタイルに合 わせた居住地選択をすることができる わが国 における高収入層は 大都市圏において
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移動発注点方式による自動発注の概要と活用事例 2010 年 6 月 12 日 目 次 はじめに 自動発注の要件 自動発注システム AILS 今後の展開 はじめに 在庫管理は経営の起点 キャッシュフローの改善には在庫の削減が効果的 在庫管理とは何か 在庫は資産 売るためにある 売れなければ在庫の 価値 はない 在庫 = 現金 売れ行きに応じた最適量の維持が在庫管理 大手企業でも在庫管理には苦労している
在人口率1 滞滞在人口率 (1) 滞在人口率の機能と目的 滞在人口率では 当該自治体の実際の人口に対して 月間平均で何倍の滞在人口が来ているかを把握することで 地域活性化の指標として活用することができます 滞在人口率を平日のみの月間平均で見れば おおむね 買い物客や通勤者 通学者などをどれだけ域外か
在人口率 滞滞在人口率 () 滞在人口率の機能と目的 滞在人口率では 当該自治体の実際の人口に対して 月間平均で何倍の滞在人口が来ているかを把握することで 地域活性化の指標として活用することができます 滞在人口率を平日のみの月間平均で見れば おおむね 買い物客や通勤者 通学者などをどれだけ域外から集められているかが把握できます 休日のみの月間平均で見れば おおむね 観光客をどれだけ域外から集められているかが把握できます
P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 8 P. 9 P P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P P P P P P P.30 16
2018303 2018 5 15 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 8 P. 9 P.10 2018 P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P.24 10 P.25 11 P.27 12 P.28 13 P.29 14 P.29 15 P.30 16 P.32 1 2 20172016 Copyright 2018
年 2 月期関西圏 中京圏 福岡県賃貸住宅指標 大阪府 京都府 兵庫県 愛知県 静岡県 福岡県 空室率 TVI( ポイント ) 募集期間 ( ヶ月 ) 更新
関西圏 中京圏 福岡県版 2015 年 4 月 April 2015 1.2015 年 2 月期関西圏 中京圏 福岡県賃貸住宅指標 2. 売買 賃貸共に依頼物件は ~TAS-MAP ユーザーアンケート 2015 年 2 月結果より ~ 1.2015 年 2 月期関西圏 中京圏 福岡県賃貸住宅指標 大阪府 京都府 兵庫県 愛知県 静岡県 福岡県 空室率 TVI( ポイント ) 7.72 14.03 11.34
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NAKAMA 通勤しないオフィス Copyright (C) 2016 DynaX Corporation. All Rights Reserved. 1 とは 通勤しなくても仕事ができる オフィスサービスです 働き方改革 に本気で取り組む中小企業経営者のための 新しい時代の仕事場サービス ( オフィスワークウェア ) Copyright (C) 2016 DynaX Corporation. All
e-stat の利用方法 e-stat とは 日本の統計ができる政府統計ポータルサイトです 従来 各府省等ごとのホームページに掲載されていた各種統計関係情報 ( 各府省等が登録した統計データ 公表予定 新着情報 調査票項目情報などの各種統計情報 ) を利用することができます 詳細な統計内容につきまし
e-stat 利用マニュアル e-stat の利用方法 e-stat とは 日本の統計ができる政府統計ポータルサイトです 従来 各府省等ごとのホームページに掲載されていた各種統計関係情報 ( 各府省等が登録した統計データ 公表予定 新着情報 調査票項目情報などの各種統計情報 ) を利用することができます 詳細な統計内容につきましては メニューの 統計サイト検索 リンク集 内の 統計サイトリンク集をご覧ください