野球チケットのdynamic pricing

1. 野球のチケット需要をみてみる
Baseball Play Study 2017 冬 野球振返りスペシャル(BPStudy#124)
@kazukibs

2. 自己紹介
ID：kazukibs
経歴：経済学博士課程〜オークション〜ファッションx人工知能
今：ホテルの料金設定最適化(+経営状態診断）ツールの開発
役割：データ分析とそれにまつわるサーバーサイド/インフラなど
バックグラウンド：（デポデスタと同じ）経済学
ゲーム理論、産業組織論、限定合理性、実験経済学、（ミクロ実証）
贔屓チーム： 阪神（地元は南海ホークス）正装は未発売なので待ってます

3. どんなことをしているか
機械学習によるホテルの部屋の料金最適化ツール
Python （pandas/statsmodels）を主に使用。（BEはRails）
Tech Crunch Tokyo 2017 Start Up Battle 優勝!
(上記のツールじゃないけど）

4. Dynamic Pricingとは？
Dynamic pricing（ surge pricingなどとも呼ばれる）は現在の市場での需要に応じて
柔軟に設定価格を変える価格戦略のこと。需要と供給の関係、競合の価格付けなど
を織り込んでいる。

5. 野球におけるDynamic Pricing
順位や需要（曖昧！）によってチケットの価格を変える。
・ソフトバンク
・楽天
・ヤクルト
が導入試験を行う。
参考: https://www.nikkei.com/article/DGKKZO18921630V10C17A7EA1000/

6. やってみる

7. データ
内容：
・NPBの公式サイト(http://npb.jp/)
- 観客動員数
- 勝敗、順位、貯金など
・天気
- 平均気温
など

8. データ
対象：（とりあえず面倒くさいさわりなので）
- 2017年シーズン
- パリーグのみ（順位変動）
- ホームゲームだけみる（オリックスがほっともっとと京セラDになるので省略）
- 対戦カードは交流戦をベースに計算

9. 分析手法
とりあえず回帰分析
順位、前日勝ったかどうか、デーゲームかナイターか、天気、最高気温、
曜日（火曜基準）、月、対戦相手

10. 価格をやりたい。でも・・・
オークションでの価格を取りたい。
→ヤフオク！
いつの試合かカテゴリだけだとわからない。一個一個見る場合名寄せが辛すぎ。
→チケ◯◯◯
過去分遡れない、というか 1サイトは今停止している。
なので前段階として需要がどのような要因で動いているかを見る。

11. ソフトバンク
・順位 +
・祝日、金土日 +
・デーゲーム +
・雨（ドームなので開催できるが客足が遠のく?）
・対西武 +

12. 西武
・祝日デーゲーム+
・祝日 +
・晴れ +
・気温 -
・日曜 +

13. 楽天
・土日 +
・ソフトバンク +

14. 日本ハム
・月曜 、木曜 -
・デーゲーム +

15. ロッテ
・順位（下がると増える？なんでや・・）
・5,6月 -
・月曜 -
・楽天 -

16. 課題
・1シーズンしか見ていないのでサンプルサイズ小さい。
・どういう状況での勝ちかで分けたりしていない。
・ローテとか特定の投手が先発かをみたい。
・などなど