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時系列データ分析：HEARTCOUNT Analyticsによる洞察発見

東一成(Azuma,Kazunari)

時系列データ分析におけるHEARTCOUNT Analyticsの活用方法とその利点を解説します。時系列データ分析を効果的に行うために、HEARTCOUNT Analyticsが提供する機能を紹介します。トレンド分析や季節変動、異常検知の機能について、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。


時系列データ分析の重要性

時系列データの特徴

時系列データとは、時間の経過に伴って観測されたデータのことを指します。例えば、毎月の売上データや毎日の気温データなどがこれに該当します。時系列データは、以下のような特徴を持っています：

  • 連続性：データが時間軸に沿って連続して観測されるため、過去のデータが現在のデータに影響を与えることがあります。

  • 季節変動：多くの時系列データには、季節や特定の時期に起こるパターンが含まれています。例えば、アイスクリームの売上は夏に増加する傾向があります。

  • トレンド：データの長期的な動向を示すもので、上昇や下降の傾向を把握することが重要です。

これらのデータは折れ線グラフなどで、変化・急減・急増を検知し、またその結果から何が起こっているのかを考えることができます。

予測だけではなく要因を発見する

時系列データ分析は、将来の動向を予測するための強力なツールです。ただその時系列の変化だけを追うのではなく、その原因が必要です。時系列データ分析というと「予測」がすぐに思い浮かびますが、当たらない割に大変という経験をした人も多いでしょう。

そのため、「需要がわかれば全てが解決」するというビジネスも多くなく、「なぜ需要や供給が想定とズレるのか」という要因を見つけることも大事です。ビジネスでは対策を打つ必要があり、コスト・生産性の変化に対する対応が必要だからです。時系列データ分析は主に以下の3点になるでしょう。

  • 需要予測：将来の需要を正確に予測することで、在庫管理や生産計画の最適化が可能になります。

  • 過去分析：売上の過去データのトレンドや変化を把握し、外部要因の関係性を見つけ、効果的な対策を検討うることができます。

  • リスク管理：異常検知を通じてリスクを早期に発見し、適切な対策を講じることができます。

HEARTCOUNT Analyticsの時系列データ分析

トレンド分析と季節変動

HEARTCOUNT Analyticsは、時系列データのトレンド分析と季節変動の解析に優れた機能を提供します。これにより、企業はデータから得られる洞察を最大限に活用することができます。日付データを自動的に四半期、曜日、月、平日・休日などに分け、時系列分析が行いやすくなります。

  • トレンド分析：データの長期的な動向を把握し、上昇傾向や下降傾向を特定します。これにより、将来の戦略を策定する際に役立ちます。

  • 季節変動の解析：データの季節的なパターンを識別し、季節ごとの変動を予測します。例えば、年間を通じて売上がどのように変動するかを把握することができます。

以下の動画のように、大きな変動は四半期、曜日、もしくは地域によって大きな変化があるのか？がわかります。特に「第２四半期」「水曜日」などが得意な動きをしているのではないか？という疑問がすぐに見つかります。

このようなグラフの切り替え、時間間隔の切り替え、サブグループ化などがブラウザ上ですぐに可能になっています。

異常検知と予測

HEARTCOUNT Analyticsは、異常検知と予測機能も提供しており、データの異常な変動やパターンを迅速に特定することができます。

  • 異常検知：時系列データにおける異常値を自動的に検出し、問題が発生した際にアラートを出します。これにより、リスクを早期に発見し、対応することが可能です。（この機能はHEARTCOUNT ABIのシグナル通知で利用できます）

  • 予測の実施：過去のデータを基に、未来の動向を予測するモデルを構築します。AR (AutoRegression)モデルを使用しています。ARは、次の時間ステップの値を予測する回帰式の入力として、前の時間ステップの観測値を使用する時系列モデルです。

最小二乗法に基づく予測線と最大エントロピーに基づく予測線の2本が、
予測範囲を表すために引かれています

このようにシンプルな予測モデルにより、大まかに将来がどのように動くのかの目安や知見を与えてくれます。

活用例とユースケース

時系列データ分析のユースケース

  • 小売業：小売業者は、売上データのトレンドを分析し、季節ごとの需要変動を把握することができます。これにより、在庫管理を最適化し、無駄な在庫を削減するための洞察を得ることが可能となります。

  • 製造業：製造業では、生産ラインの稼働データを分析し、シグナル機能を活用して故障数の異常な変化と、一緒に変化する指標をシグナルとして通知を受け取れます。このような機能を活用していち早く、変化を検知できます。

  • 金融業：金融機関では市場データを分析し、トレンドや異常な取引パターンを特定できます。高度な金融モデルをPythonなどで統計モデルを開発し、さらにビジュアル化機能により理解・洞察が促進され、リスク管理や投資に関する意思決定に寄与できます。

まとめ

HEARTCOUNT Analyticsでは柔軟な可視化機能と、統計的機能の組み合わせで、時系列データからのパターンや知見の発見、要因発見の能力を向上させ、データに基づいた戦略的な意思決定を行うことができます。組織、企業全体にデータドリブンなアプローチを活用して、ビジネスの成功を手助けすることが可能です。
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