相関分析は、2つの変数の間にどのような関係があるかを調べる統計手法です。販売数予測においては、売上に影響を与えると考えられる変数と売上との関係を調べることで、販売数をより正確に予測することができます。

例えば、ある企業が販売している商品の販売数を予測したいとします。この場合、売上に影響を与えると考えられる変数としては、商品の価格、季節、天気、競合他社の販売状況などが挙げられます。これらの変数と売上との関係を相関分析によって調べることで、どのような変数が売上に最も影響を与えているかを明らかにすることができます。

相関分析によって、販売数予測に「よく効く」特徴量を見つけることができれば、より精度の高い販売数予測を行うことができます。これにより、企業は在庫管理や生産計画などの経営活動をより効率的に行うことができます。

相関分析は、販売数予測に限らず、様々な場面で活用することができます。例えば、マーケティング活動の効果測定や、顧客の行動分析などにも活用することができます。相関分析は、企業の経営活動を改善するために役立つ重要な統計手法です。

弊社では、ソトミルというサービスを提供しており、分析エンジンでは相関分析も行います。

データセット（気象/イベント/SNS/人流など）と、お客様の社内データセットを、集計単位を揃えて結合し、相関の高い組み合わせを算出します。最終的にAutoMLでモデルを作成し、需要予測を行うための特徴量/アルゴリズムを決定します。

以下は、データ分析エンジンの処理概要、アウトプットのレポート例です。予測をおこなう前段階で実施することが多いです。