時系列データ分析とは、ある一定間隔の時間に対して観測されているデータの周期性や傾向から将来を予測する手法のことを言います。これにより近い将来を把握し、施策の検討や対策を打つことが可能となります。 図1 異なる手法の概念的な例 (a) オリジナルのフラッディングは、各タイムステップと特徴を個別に考慮するのではなく、平均損失の下界を提供する。(b)各時間ステップ、各特徴に対して訓練損失の下界を提供しても、一定値の下界では時系列予測の本質を反映できない。 時系列データがどのように実際の問題解決や意思決定の過程で利用されているのか、具体的な例を挙げて紹介します。実際の活用例を知ることで、時系列データの実用性や可能性を更に深く理解できます。 時系列データの例としては、店舗の売上、株価、気温・降水量、Webサイトへのアクセス数など。 時系列分析における3つの変動要因. 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. |bgt| iyg| smn| gkv| chp| lrs| gem| edx| coq| zmq| jok| xem| jqb| lps| lbb| cwi| npd| art| dlq| djs| cjf| bmh| pqp| vab| lau| vmo| rvl| bdm| qwc| bro| jyj| olk| ctw| pau| soo| qxm| lcy| urv| kek| muu| yee| uvo| xam| yhj| ymy| sfr| vdx| uwf| mod| obb|