⚡ 売上 × 気温 相関分析レポート

大阪店 / 名古屋店 / 埼玉店 ─ 受注日別気温との関係

分析期間: 2026年1月1日 〜 6月19日
サマリー
総受注件数
3,321
3拠点合計
分析対象日数(日×拠点)
458
受注あり日のみ
全体 Pearson r
0.166
p = 0.0004(有意)
最も相関が高い拠点
大阪店
r = 0.253, p = 0.0017
拠点別 相関係数
対象 N Pearson r p値 Spearman r p値 判定 相関の強さ
全拠点合計 458 0.166 0.0004 0.141 0.0025 ✅ 有意
🔴 大阪店 151 0.253 0.0017 0.247 0.0023 ✅ 有意
弱〜中
🔵 名古屋店 155 0.136 0.0922 0.081 0.3166 — 有意でない
🟢 埼玉店 152 0.097 0.2366 0.134 0.1003 — 有意でない
微弱
解釈の注意
  • |r| < 0.3: 弱い相関 0.3〜0.7: 中程度 > 0.7: 強い相関
  • p値 < 0.05 で統計的有意(大阪店・全体のみ有意)
  • 気温と売上が共に夏に向けて増加する季節トレンドを持つため、疑似相関の可能性があります
拠点別 売上 × 気温 時系列
拠点別 売上×気温 時系列グラフ
気温データ(Open-Meteo)
🌡️

気温推移(日次)

大阪・名古屋・東京の日次最高/平均/最低気温。帯グラフでレンジを表示。

📦

気温帯別 売上分布

5℃刻みの気温帯ごとに売上を箱ひげ図で比較。気温と売上の関係を直感的に確認。

売上グラフ
📊

散布図:気温 vs 日次売上

拠点別に色分け、OLS回帰直線付き。ホバーで日付・受注件数を表示。

📅

月別×拠点 売上合計

月ごとの売上を拠点別に比較。季節性トレンドを確認できます。