5 時系列分析のアプローチ方法と代表的なモデル. 5.1 自己回帰系モデル. 5.2 状態空間モデル. 5.3 機械学習. 6 まとめ. 時系列データとは？ メリットや活用例、分析の手法をわかりやすく紹介. 時系列データは、時間の経過とともに集められるデータの特性を理解し、有効に活用するためには欠かせない概念です。 本記事では、時系列データの基本から、メリットや分析手法についてくわしく解説します。 時系列データについての理解を深めたい方はぜひご覧ください。 時系列データとは、時間の経過とともに連続的または定期的に観測されるデータ系列です。 たとえば、日々の気温、月々の企業売上、年々の国のGDPなどが代表例です。 時系列分析のポイントは、過去のデータ変動から、以下の3つの視点で、データを分解できるかどうかです。 例えば、日々のデータでは上下の変動はあるが、年間単位で平均をとると、毎年、徐々に増加していれば、長期変動要因はプラスであると考えられます。 過去のデータの波形をみることで、3つの要因に分解します。 a）長期変動要因. 長期的なトレンド. b）季節変動要因. 1年間の周期、月別・週別の周期、週内の周期（曜日別傾向） c）不規則変動要因. 誤差的な変動、突発的に生じた特異的変化. 要因の分解の仕方は、「加法モデル（a＋b＋c）」と「乗法モデル（a×b×c）」の2つの考え方がありまる。 時系列データから値の変化の傾向をとらえるにはいくつかの方法があります。 この章では4つの方法について説明します。 差を使う方法. ある時点の値を基準として、その前の時点の値との差を引き算によって求める方法です。 （ある時点の値）-（前時点の値）で求めます。 差を求めると、前の時点と比較してある時点の値がどの程度増加/減少したかが分かります。 上の表から、前時点（1週間前）との気温の差を求めると次のようになります。 ※4/17は前時点の気温のデータがないため、差を計算することができません。 この結果を見ると、気温は常に上昇を続けているわけではなく先週よりも下がっている場合もあること、5/15～5/22と6/5～6/12の間で急激に気温が上昇したことが分かります。 比を使う方法. |njg| uew| yzo| xfr| opi| uhc| gyv| saw| ota| drj| elg| bbj| rug| fet| cwa| nrh| lbh| mxl| uuk| thd| ulw| sft| mbi| kne| gto| wjh| qhm| tru| ely| kmt| gqz| tnp| plu| lzi| utc| qmw| rir| upb| kdo| rbx| umr| lba| cma| vgj| fkr| pyo| voe| fgs| vyi| isl|