6H-02
非負値行列因子分解に基づく気象条件と商品売上パターンの関係分析モデルに関する一考察
○岡山　成，山下　遥（早大），三川健太（湘南工科大），後藤正幸（早大），吉開朋弘（日本気象協会）
近年，購買履歴データから商品毎の売上パターンを分析し，マーケティング活動に結びつけようとする取り組みが多々なされている．その中で，食品などを扱う小売店においては，気象条件が売上に強い影響を与える商品も多く，その関係性を考慮した分析が望まれる．本研究では，購買時刻とアイテム情報のデータを用いて，曜日効果及び季節性を取り除いた日付ごと，商品カテゴリごとの売上個数を要素とする行列を生成し，この行列表現されたデータの中に潜在するパターンの抽出を非負値行列因子分解(NMF)の適用により，気象要素による購買パターンの抽出を行い，ある小売店のデータを対象とした実験により，その有効性を示す．
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