実践！時系列データの可視化と基本的な分析（第2回）

データの可視化

前回は時系列解析の基本を学びました。今回は、具体的なデータを用いて時系列データの可視化と基本的な分析を行います。

サンプルデータの可視化

以下は、2024年6月の気温データです。このデータを可視化してみましょう。

時系列データの例(気温データ)

まず、データをグラフにしてみましょう。

気温の変動のグラフ（縦軸：気温℃、横軸：日付）

以下にPythonのコード例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.date_range(start='2024-06-01', periods=10)
temperatures = [25, 26, 24, 27, 28, 30, 29, 31, 32, 30]

data = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Temperature': temperatures})

# グラフの作成
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Date'], data['Temperature'], marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.title('2024年6月の気温推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('気温（℃）')
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()

# グラフを画像ファイルに保存
plt.savefig('/mnt/data/temperature_trend.png')

# グラフの表示
plt.show()

このグラフから、気温が日に日に上昇している傾向が見て取れます。データを可視化することで、データの傾向やパターンが直感的に理解しやすくなります。

データの分解

時系列データには、トレンド、季節性、ランダムな変動の3つの成分が含まれています。これらを分解することで、データの構造をより詳しく理解できます。

• トレンド: データの長期的な動き。

• 季節性: データの周期的な変動。

• ランダムな変動: 残りのランダムな動き。

例えば、次のようにデータを分解します。

時系列データの分解

このように分解することで、データの背後にある要因をより詳しく分析することができます。次回は、これらの要因をモデル化して予測を行う方法について解説します。

---