データに基づいて、以下の点が確認されました：

• 売上の平均： おおよそ54,933円。

• 売上の変動幅： 最大135,000円、最小9,800円と大きな幅があります。四分位範囲を見ると、売上の25%は17,495円以下、75%は90,500円以上となっています。

• 売上の時系列変動： 売上は大きく変動しており、ピークと谷が確認できます。

図３：売上のトレンド

次に、売上における季節性やトレンドを明らかにするため、季節分解と時系列予測を行います。

図４：季節分解の結果

季節分解の結果は以下の通りです：

• トレンド： 長期的な売上の増減を示していますが、はっきりした上昇や下降傾向があるわけではありません。

• 季節性： 7日ごとの繰り返しパターンが確認されました。これは曜日に依存した売上変動があることを示唆しています。

• 残差： トレンドと季節性を除いた後のランダムな変動部分です。一部大きな変動があるため、特定のイベントや外的要因が影響している可能性があります。

次に、このデータに基づきARIMAモデルを用いて、今後30日間の売上予測を行います。

図５：今後30日間の売上予測

30日間の売上予測結果が示されました。次の点を基に戦略的提案を行います。

予測の重要なポイント：

• 売上の変動： 売上予測には日ごとに変動があり、4月2日や4月4日などに売上のピークが予想されています。このタイミングに営業活動を強化すると効果的です。

• 安定期： 4月半ば以降は比較的安定した売上が見込まれています。リソースを効率的に配分し、コスト管理を徹底する時期となります。

戦略提案：

• リソース配分： 予測で売上が高くなる日（例：4月2日や4月4日）にリソースを集中投入し、販売機会を最大化します。

• キャンペーンのタイミング： 売上ピークが予想される日には特別なキャンペーンやプロモーションを実施し、さらなる売上増加を狙います。

• リソースの柔軟な調整： 安定期には人的リソースや広告予算を抑えることで、効率的な経営を図ることができます。

これらの施策により、売上の最大化とリソースの最適化が期待できます。