【要約】東京567駅における和食店の出店余地分析 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
著者が和食店の出店余地を分析しようとした際、統計モデルの適用において以下の課題に直面した。
- ・ゼロ過剰問題：多くの駅で店舗数が0であり、線形重回帰では店舗数0の駅ばかりが候補として抽出される。
- ・解釈の困難さ：店舗数0の駅が「需要があるが店がない」のか「需要自体がない」のかを区別できない。
// Approach
著者は、店舗数の分布が0に偏る問題に対処するため、二段階のモデル構築を採用した。
- ・第1段階：ロジスティック回帰を用い、店舗数が0か1以上かを判定する。
- ・第2段階：店舗数が1以上の駅に限定し、線形重回帰で具体的な店舗数を予測する。
- ・検証：負の二項回帰との比較や、交差検証による汎化性能の評価を実施した。
// Result
分析の結果、出店検討の材料となる具体的な候補駅を、以下の2つの視点で抽出することに成功した。
- ・候補A：店舗数は0だが、モデルが「1以上」と予測した需要の高い駅。
- ・候補B：店舗数は存在するが、予測値より実際の店舗数が少ない駅。
- ・検証結果：安価帯・中間帯では良好な汎化性能を確認したが、高級帯ではサンプル不足による過学習の課題が残った。
Senior Engineer Insight
> 実務的なデータモデリングの勘所が示されている。単一の回帰モデルでは、店舗数0の駅がノイズとなり、ビジネス上の意思決定を誤らせる。これを「存在確率」と「数量」の二段階に分離するハードルモデルで解決するアプローチは、極めて合理的だ。ただし、本件は静的な統計量に依存している。実戦投入には、位置情報等の動的なデータを用いたパイプライン構築と、モデルの継続的な再学習が不可欠となるだろう。