講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-18 10:15
Taylor則を用いた属性別・時期別のPOSデータの解析 ○小山一樹・伊藤真利子・大西立顕(立教大) NLP2021-57 |
抄録 |
(和) |
消費者全体の購入活動の理解は,個々の消費者が一様でないため困難である.しかし購買データを商品 や消費者の特徴に基づいて分けることで,分類に則した特有のパターンを見つけられることが期待される.そこで, ID-POS データを商品カテゴリや消費者の属性,季節別に分類し,購入個数の標準偏差と平均値の間に見られるべき則 であるテイラー則に基づいて解析した.一部の商品カテゴリやブランドには他とは異なる特徴的な結果が得られ,消 費活動のテイラー則への従い方は商品の種類に強く依存することがわかった. |
(英) |
System underlying purchase activity is hard to understand because of the heterogeneity in consumers’ behavior. However, we could expect to find a specific pattern if we divide purchase records by considering the feature of products and consumers. We, therefore, classified ID-POS data according to product categories, consumer’s attributes and seasons, and analyzed them based on the theory of Taylor’s law: the power-law relationship between the standard deviation and the mean of sales amounts. We found that the nature of Taylor’s law significantly depends on the category or brand of products. |
キーワード |
(和) |
テイラー則 / ID-POS データ / スケーリング則 / クロスオーバー / 販売個数 / / / |
(英) |
Taylor’s law / ID-POS data / scaling law / cross-over / sales numbers / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 307, NLP2021-57, pp. 61-66, 2021年12月. |
資料番号 |
NLP2021-57 |
発行日 |
2021-12-10 (NLP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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