浜田データNシステム
日別品目売上データの管理・分析
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日付ごとの分類別売上を視覚化
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データ一覧
データマスタ管理
商品マスタ、カテゴリマスタ、店舗マスタの管理
商品マスタ
| 商品名 | カテゴリ | 販売ステータス | 販売期間 | 単価 | 原価 | 素材1 | 量1 | 素材2 | 量2 | 素材3 | 量3 | 素材4 | 量4 | 素材5 | 量5 | 素材6 | 量6 | 素材7 | 量7 | 素材8 | 量8 | 操作 |
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| 商品データがありません | ||||||||||||||||||||||
予測分析
過去データから将来の売上・出品数を予測
予測設定
販売ステータスフィルタ
予測対象に含める商品の販売ステータスを選択してください。
販売期間の自動除外
ON（推奨）: 販売終了日が予測開始日より前の商品、または販売開始日が予測終了日より後の商品を自動的に除外します。
OFF: 販売期間に関係なくすべての商品を予測対象に含めます（デバッグ用）。
⚠️ 販売中止商品の特別ルール:
「販売中止」の商品は、販売終了日が未設定でも自動的に除外されます。
商品マスタで正しい販売終了日を設定することを推奨します。
高度予測オプション
過去の曜日別売上パターン、祝日の影響、予測日ごとの天候を考慮した高精度予測を行います。
天気予報の自動取得
郵便番号を入力すると、予測期間の天気予報を自動で設定します。
天候係数の設定
天候による売上への影響度を調整できます。下記は推奨値です。
気温係数の設定
気温による売上への影響度を調整できます。月ごとに平均温度を設定でき、平均温度から離れるほど売上が減少します。
気温係数 = 1.0 - (|実際の気温 - 平均温度（月別）| × 影響度 / 100)
例: 12月の平均温度15℃、影響度0.5%の場合
・気温15℃: 係数1.0（最適）
・気温20℃: 係数0.975（5℃差 × 0.5% = 2.5%減）
・気温5℃: 係数0.95（10℃差 × 0.5% = 5%減）
📊 予測の仕組み
- 曜日係数：過去の曜日別平均売上から各曜日の特性を分析
- 祝日係数：祝日の売上パターンを平日と比較して係数化
- 天候係数：天候による売上への影響（カスタマイズ可能）
- 気温係数：快適温度からの乖離で売上への影響を計算
- トレンド補正：売上の上昇・下降トレンドも反映
予測期間
-
予測売上合計
¥0
予測トレンド
-
売上予測グラフ
日別予測詳細
時間帯分析
時間帯別の売上・客数データを分析
時間帯データのアップロード
時間帯別の商品販売個数CSVファイルをアップロードしてください
時間帯別商品販売個数データ（ワイド形式）に対応
例: 商品カテゴリ, 商品名, 7時, 8時, 9時, ..., 23時, 合計
複数ファイル対応: Ctrl/Cmd + クリックで複数選択可能！
データ状況
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商品別時間帯推移平均（平日）
商品別時間帯推移平均（土日祝）
発注分析
在庫管理と発注最適化のための分析
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