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Pythonを使って、売上予測はじめてみます～ランダムフォレスト～

SARIMA自体の手法についても、文献やネット上にいっぱい情報があるため、ここでも利用にフォーカスし、詳細な内容は割愛したいと思いますが、概念としては、こちらがわかりやすかったため、こちらを参考にさせていただきました。周期データをAR(自己回帰モデル)とMR(移動平均モデル)を組み合わせて定式化したARMRモデルに、トレンドと季節周期性を加味したもののようです。売上実績サンプルデータは単純な周期ではなく、下降？トレンドもありそうなので、ちょっと期待できそうです。

重回帰分析自体の手法についても、文献やネット上にいっぱい情報があるため、ここでも利用にフォーカスし、詳細な内容は割愛したいと思いますが、簡単には各データと二乗誤差が最小となるy=a1x1+a2x2+…+bを見つける形になります。最小なので、aとbそれぞれの偏微分が0となるa(傾き)とb(切片)を求めればよさそうなのは単回帰分析と同じですね。今回は、２変数になるので、y=a1x1 + a2x2 + bのイメージになります。

単回帰分析自体の手法については、文献やネット上にいっぱい情報があるため、ここでは利用にフォーカスし、詳細な内容は割愛したいと思いますが、簡単には各データと二乗誤差が最小となるy=ax+bを見つける形になります。最小なので、aとbそれぞれの偏微分が0となるa(傾き)とb(切片)を求めればよさそうです。

Pythonで売上実績サンプルデータの図示を目指したいと思います。コーディング環境はJupyter notebookを使おうと思いますが、GoogleさんがGoogle Colaboratoryという、インストール不要のクラウド上のJupyter notebook環境を用意してくれているのでそれを利用させていただくことにします。

2020年のIT補助金は、この新型コロナ問題で「急発進」で公募をかけた特別な申請がありましたが、5月11日から令和2年の補正予算も加味した補助金の申請が開始されます。今回は幾分シンプルになった旧来のA・B類型のツールと本当にユーザ側の期待通りのツールが登録されるのか不安なC類型の申請手順について説明します。IT導入支援事業者側の解説も併せてごらんください。

2020年のIT補助金は、この新型コロナ問題で「急発進」で公募をかけた特別な申請がありましたが、先の緊急経済対策で5月からツールの登録と補助金の申請が開始されます。今回はイレギュラーづくめで、『よくよく見ると、去年のルールが違うかもしれない』A・B類型とコロナ対策で少々わかりにくいC類型について、支援事業者としてITツールをどのように登録するのかの流れについて説明したいと思います。

東京都独自のテレワークを推進する助成金である「テレワーク助成金」。締め切りまであと時間がありませんので、申請時のポイントをまとめてスムーズに申請できるようにしてみました。東京都の事業者で今回のコロナ対策での急なテレワーク対応にお困りの方はぜひご覧ください。

今回はテレワーク化を支援する「テレワーク助成3兄弟」と言える、「新型コロナウイルス感染症対策のためのテレワークコース（厚労省）」「事業継続緊急対策（テレワーク）助成金（東京都）」「IT導入補助金（経産省）」の特徴を比較してみようと思います。