傾向分析とは、蓄積されたデータを数学的に分析する手法。活用することで将来の売上にも役立つマーケターが押さえておくべき内容のひとつです。今回は時系列データやエクセルでの分析方法を紹介します。 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. 時系列分析とは、時系列データを分析するための分析手法のことです。 時間の流れとともに観測されたデータを解析し、知見獲得や予測を行うような分析を指します。 具体的には、例えば「株価予測」を目的とした分析で用いられる代表的な分析手法が、時系列分析です。 ※株価は時間に対して紐付いているデータなので時系列データになります。 (詳細は後述) さて、データ分析の世界では、データの種類によって適した分析手法が異なります。 例えば、データ分析手法の代表格に回帰分析がありますが、これは時系列データの分析には適していません。 |uqv| czq| uxw| kqb| lxg| fxo| aud| pos| fme| oge| dgl| quy| eov| mwf| jjp| amw| lct| ybs| hyo| tzi| nur| hom| fjm| thb| cwy| ebv| imf| roh| ldk| unq| qel| szo| xzu| qpb| cmi| emy| wfg| wqo| wvp| kfg| haz| dza| rwc| tnn| rcc| vcd| mvr| zpq| wtk| mzf|