時系列分析とは？
意味・定義
時系列分析は、時間の経過に伴うデータの変動を分析する手法です。具体的には、過去のデータを基に未来の動向を予測したり、パターンを見出したりします。この分析は、金融市場の株価や、気象データ、経済指標など、時間とともに変化するさまざまなデータに適用されます。例えば、過去数年の売上データを分析することで、季節ごとの売上の傾向を把握し、今後の販売戦略を立てることが可能になります。時系列データは通常、一定の時間間隔で収集され、データの観察を容易にします。
目的・背景
時系列分析は、さまざまな分野での意思決定を支援するために重要です。多くのビジネスや研究において、過去のデータから未来の予測を行うことは、リスクを軽減し、最適な戦略を立てるために不可欠です。例えば、企業は時系列分析を用いて、売上の変動や需要の変化を予測し、在庫管理やマーケティング活動を調整します。また、公共機関は経済指標や健康データを分析し、政策決定やリソース配分に役立てることができます。このように、時系列分析は多くの課題を解決するための強力なツールとして機能します。
使い方・具体例
- 売上データを月ごとに収集し、季節ごとのトレンドを視覚化して、マーケティング戦略を調整する。
- 天気予報のデータを過去数年分分析し、特定の地域での気象パターンを把握する。
- 経済成長率や失業率の推移を分析し、政策の影響を評価する。
- 株価データを分析して、過去のパターンに基づく投資判断を行う。
- IoTデバイスから得られるセンサーデータを時系列で分析し、機器のメンテナンス時期を予測する。
別名・同義語
as-is-analysis-15, 時系列, time-series
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- 時系列分析は、時間に沿ったデータの変動を分析する手法である。
- 過去のデータをもとに未来の動向を予測し、意思決定をサポートする。
- 売上や気象データなど、さまざまな分野で活用される重要な技術である。
現場メモ
時系列分析を導入する際には、データの収集方法や分析手法の選定が重要です。適切なデータが不足している場合、分析結果が信頼できないものとなることがあります。また、データの季節性やトレンドを正確に把握するために、長期間のデータ収集が求められるケースも多いです。分析ツールやソフトウェアの選定も、効率的なデータ分析には欠かせない要素です。