時系列解析とは？基礎を学ぼう！（第1回）

時系列解析の基本

時系列解析は、時間の経過に伴って変化するデータを分析する手法です。株価の変動、気温の変化、売上の推移など、様々な現象をモデル化し、予測や理解を深めることができます。今回は、時系列解析の基本概念をわかりやすく解説します。

時系列データの特徴

時系列データは、時間順に並んだ観測値の集まりです。例えば、以下のようなデータがあります。

時系列データの例

このように、時間の軸に沿ってデータが並んでいます。時系列データの特徴として、自己相関と季節性が挙げられます。

• 自己相関: ある時点のデータが過去のデータと関連している現象。

• 季節性: 特定の周期でデータが変動する現象。例えば、気温は季節によって周期的に変化します。

時系列解析のステップ

時系列解析の基本的なステップは以下の通りです。

1. データの収集: 分析に必要なデータを収集します。

2. データの可視化: データの傾向やパターンを視覚的に確認します。

3. モデルの選択と構築: 適切なモデルを選び、データに当てはめます。

4. モデルの評価: モデルの精度を評価し、必要に応じて改良します。

5. 予測: 構築したモデルを用いて未来のデータを予測します。

次回は、実際にデータを用いた具体的な時系列解析の方法について解説します。お楽しみに！