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時系列分析Time Series Analysis
時系列分析とは、気象情報や株価、商品の需要といったある一時期の状態を表すような、時間的に変化した情報を持つ時系列データを解析・分析することである。
時系列のデータを利用することにより、過去の状態がなぜ起こったのか、何が要因だったのかなどを分析することで発生原因を解明できる。一時点だけでは解明できないことも、時間軸をもつことで小さな変化が後の大きな問題になることがわかり、小さな予兆があぶり出されることがある。さらに、その分析からいくつかのパターンを抽出することで、今後発生する未来を予測することにも活用されている。
たとえば、翌日の天気だけではなく、気温や湿度、1週間後の天気や台風の発生・発達具合、進路などの気象情報についても、過去の時系列データの分析結果から抽出したパターンに当てはめ予測されている。また、路線の不動産価格なども、各駅の乗降客の日次推移や乗車率、特定地点の人口の増減などの変化を時系列のデータとして分析し、パターン化し予測にされている。その他にも、この時系列分析の結果を用いて、需要予測をしている商品やサービスなどの企業活動は非常に多い。
時系列分析を行う際の考え方にはいくつかのモデルが存在しており、代表的なものには、「ARモデル（自己回帰モデル）」「MAモデル（移動平均モデル）」「ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）」「ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル）」「状態空間モデル」といったものがある。それぞれで結論を導き出すための筋道が異なるため、同じデータを用いても同じ結果にならない。
また、分析前にはそのデータがどのようなデータなのか理解した上で異常値などを取り除くクリーニングが必要である。クリーニングを行わないまま分析を始めることで、誤った結果を導き出す可能性が高くなるため、非常に重要な作業である。クリーニングするためには、業界の知識や商品・サービスの知識、ビジネス上の知識が必要になる。
なお、時系列データを使った分析や予測に関しては、エクセルで実施することは機能的に難しく、機械学習系でも時系列向きの特殊なアルゴリズムが用いられる。各モデルを使い、時系列データを使って分析する際には、Rやpythonなどのプログラミング言語が使用される。それぞれ独自の関数が用意され、全世界のユーザーが作成したコードが共有されるなど多種多様なコードが存在していることもあり、どちらの言語で分析することがよいのかの優劣はない。
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