小売り店の売り上げ数に関する統計的分析
2010SE256 梅村澪矢
指導教員：松田眞一

1ルと店舗を比較した．

はじめに私の実家は，卸売り業を営んでおりタオルを小売り店にクラスター分析

640

卸している．そこでタオルの種類の中でどのようなものが売れていて，小売り店の店舗がどれほどの売れ行きで変化30を示すか疑問を感じた．繊維業界のことはほとんどわからないが分析結果から少しでもなにか私の将来に役に立つこ
Height

データについて10

2

20とがあるか知りたくてこのテーマにした．

0

データは 2011 年 4 月 1 日〜2013 年 3 月 31 日までの 2
店Dループ店Bループ店Cループ店Fループ店Gループ店Dミニ店Aループ店Eループ店Aミニ店Cハンカチ店Eハンカチ店Gハンカチ店Dハンカチ店Aハンカチ店Bハンカチ店Cミニ店Bミニ店Gミニ店Eミニ店Fハンカチ店F安フェイス
店A安バス
店C安バス
店D安バス
店F安バス店Fフェイス店Cフェイス店Eフェイス店Eバス店B安バス店Dバス店Gバス店Dフェイス店Fバス店B安フェイス店C安フェイス店Bフェイス店Bバス店Aバス店A安フェイス店G安バス店Aフェイス店Gフェイス店Fハンド店Dハンド店Aハンド店Gハンド店D安ハンド店B安ハンド店Bハンド店Eハンド店Fミニ店Cハンド店Cバス店E安ハンド店G安ハンド店E安フェイス店D安フェイス店G安フェイス店E安バス店C安ハンド店A安ハンド店F安ハンド年分で，1 年分を 52 週に分けて小売り店 7 店分の 9 種類のタオルの売り上げた個数のデータを用いた．比較タオル
は一般的なハンドタオル，フェイスタオル，バスタオル，ミニタオル，ハンカチ，ループタオル，安いハンドタオル，安いフェイスタオル，安いバスタオルの 9 種類で，小売りdVVVhclust (*, "ward")

店は売れ行きの多い 4 店舗と少し売れ行きの劣っている 3
図 1 2012 年度 クラスター分析

店舗の 7 店舗である．

3

データ収集方法
データの収集方法については，毎週小売り店から送られてくる売り上げ数のデータを用いて収集した．

4

分析方法

主成分分析である．

(荒木 [1]，金 [2]，永田・棟近 [3] 参照)

分析手順

1. 標準化を行うために，売り上げた個数の 63 個の平均を出した．

2. 売り上げた個数を平均で割って標準化した．

つ，2 つにさらに分けた．

から引いた．

5. 引いたあとのデータから個数の平均を割って標準化した．

6. 標準化したデータの移動平均を出した．
7. 2 年分の移動平均のデータをクラスター分析のウォード法で試してみて，1 番分かりやすい形になったので用いた．

8. 2 年分の移動平均のデータを主成分分析で試した．
9. 主成分得点の結果をもとにクラスター分析を行い群分けした．

10. クラスター分析と主成分分析の結果から 2 年分のタオ

第一群

第一群はループタオル，ハンカチ，ミニタオルで年明けと新学期あたりに売れている群• 第一 A 群はループタオルの群で 4 月の春から冬が始まるまでほとんど売れておらず，2 月 3 月の春先によく売れている群．

• 第一 B 群はハンカチの群で 2 月 3 月の春先に売れ始めて 4 月まで売れている．5 月 6 月から売れ行きは落
ち 9 月の夏場まで売れていない．10 月の秋から売れ

3. 標準化したデータで平均をとり全平均を出した．
4. その全平均を 63 個の平均にかけて，売り上げた個数

2012 年度クラスター分析群分け

テンドログラムの左から 3 群に分け，それぞれ 3 つ，36.2

使用した分析方法は移動平均を使ったクラスター分析と

5

6.1

行きは少しあがり平均的に売れている群．

• 第一 C 群はミニタオルの群で 4 月から売れ行きは落ち，夏場はほとんど売れていない．11 月から売れ始め
12 月が一番売れている群．
6.3

第二群

第二群はフェイスタオル，バスタオル，安いフェイスタ
オル，安いバスタオルで 4 月の春から夏にかけて売れている．秋から冬にかけて売れ行きは下がっていて，右下がりの群．

• 第二 A 群は安いバスタオルの群で 4 月から売れ行きは上がり，6 月にものすごく売れている群．
• 第二 B 群は主にバスタオルの群で 4 月から売れ行きは上がり，6 月によく売れている．7 月から売れ行き

は下がっていき，11 月から 3 月まで平均を下回っている群．

第 1 主成分は夏に売れている商品と冬に売れている商品の比較の軸である．正の方向にはフェイスタオル，バスタ• 第二 C 群は主にフェイスタオル，安いフェイスタオルの群で 4 月から売れ行きは上がり，6 月から 9 月まで売れている群 10 月から売れ行きは下がっていき，春
先の 2 月 3 月はほとんど売れていない群

オル，安いフェイスタオル，安いバスタオルがある．負の方向にはループタオル，ミニタオルがある．
第 2 主成分は正の値は冬から夏の終わり頃にかけて売れている商品で構成されている．負の値は夏の終わり頃から冬にかけて売れている商品で構成されている．よってこの

6.4

第三群

軸は，春・秋に売れるか夏に売れるかの軸である．

第三群はハンドタオル，安いハンドタオルの群で 2 月 3

7.2

月の春先と 4 月と 7 月から 9 月の夏場に売れている．波は緩やかだが W 型になっている群．だが第一群や第二群と違いものすごく売れていたり売れていないわけではない．

• 第三 A 群はハンドタオルの群で特徴がなく波の緩やかで平均的に売れている群．

主成分得点の結果を店とタオルの行列形式に直しクラス
ター分析を用いることで，タオルの特徴や店の関係性が掴めた．タオルはフェイスタオル，バスタオル，安いフェイスタオル，安いバスタオルなど夏に売れている商品とミニタオル，ループタオルなど冬に売れている商品があると考• 第三 B 群は安いハンドタオルの群でハンドタオルの群と似ているが少し夏に多く売れている群．

6.5

主成分分析の考察えられる．ショッピングセンターの中にある店舗とそうでない店舗に分かれる群もあることから小売り店専用の商品だけ売られている店より，ショッピングセンターで買い物

クラスター分析考察のついでにタオルを買われていく人がいるということが分

2 年分のデータをクラスター分析で行うことによって分析結果からタオルによる強弱が大きいが，店舗による影響かった．他にも売り場や規模など少し関係していることが考えられる．もあり，比較することでよりタオルの種類の売れ行きなどが分かった．年変動を消したデータを用いたのでタオルの8まとめ特徴が掴めた．タオルひとつひとつに特徴があり，ハンド標準化して平均移動を使った 2 年分のデータをクラス

タオルと安いハンドタオルのように爆発的ではないが売れ

ター分析と主成分分析で行ったところタオルの関係性や店ている群，フェイスタオル，バスタオル，安いフェイスタの関係性が分かった．2 年間のデータなのでこれが正しい

オル，安いバスタオルなど夏場にたくさん売れる群，ルーと言えるのか分からないが大体の形は見えた．店の影響もプタオルなど冬に爆発的に売れる群，ミニタオル，ハンカ多少はあるがタオルによる影響が大きく，タオルひとつひチなど冬によく売れる群などさまざまな種類がある．このとつに特徴があり夏に売れる商品や冬に売れる商品などさようなタオルの特徴を最大限に活かすために商品を扱ってまざまな種類がある．このようなタオルの特徴を最大限にいかなければならない．

活かすために商品を扱っていかなければならないと思った．他にも小売り店専用の商品中心で売られている店より主成分分析

ショッピングセンターで買い物のついでにタオルを買われ47ていく人もいること．売り場や規模などの影響があること

店Bミニ店Aミニ店B安フェイス店Gループ店Dミニなどが関係していることが分かった．

2

店C安フェイス店Cフェイス店B安バス
店Dバス店Bバス
店Dフェイス 店Bフェイス店Cバス店F安フェイス
店Dループ店Cハンド店Eフェイス店Fループ店Eミニ店A安バス
店Gミニ店Fフェイス店Fバス 店C安バス店Bループ店Eループ店Cミニ店A安フェイス店Aループ店Fハンド 店Gバス店Cハンカチ 店Bハンカチ店G安バス店Fミニ店Bハンド店Dハンド店Aフェイス店Aハンカチ店B安ハンド 店F安バス店Cループ
店Gフェイス店G安フェイス店E安フェイス
店Gハンカチ店Gハンド店Aハンド店Eハンド店Dハンカチ店E安バス
店D安ハンド店F安ハンド店Eバス
店Aバス
店D安フェイス
店Eハンカチ店D安バス

おわりに‑2‑4

VVVVV$scores[, 2]09

売れる時期が異なる商品もあるので，この結果を参考に時期に合わせて準備もしなければならない．そうすれば無駄なコストや在庫の余り方など経費削減に役に立つと

店A安ハンド考えられる．今後の課題は，小売り店が売れるように知識‑6

店Fハンカチ店C安ハンドなどたくさんのことを増やしていかなくてはいけないと

‑8

思った．
店E安ハンド店G安ハンド‑50

参考文献
5VVVVV$scores[, 1]

図 2 第 1 主成分−第 2 主成分の主成分得点

7.1

2012 年度主成分意味づけ

本研究において累積寄与率 50% 以上の第 2 主成分までとするを適用することにした．

[1] 荒木孝治：『R と R コマンダーではじめる多変量解析』．
日科技連出版社，2007.
[2] 金 明哲：『R によるデータサイエンス：データ解析の基礎から最新手法まで』．森北出版社，2007．
[3] 永田 靖・棟近雅彦：『多変量解析法入門』，初版．サイ
エンス社，2001．