時系列分析とは？その概要や種類、活用すべき理由
1.時系列分析とは
時系列分析とは、一定期間のデータポイントの集合を分析する方法です。時系列分析では、データ点を断続的またはランダムに記録するのではなく、一定期間ごとにデータ点を記録します。
2.時系列データを活用すべき理由
時系列分析は、統計学、販売、経済学、その他多くの産業において、いくつかの応用があります。時系列分析を行う理由は以下の通りです。
- 特徴：時系列分析により、トレンド、季節性、変動性などの特徴を把握することができます。
- 予測：時系列分析は、株価の予測をサポートすることができます。株価が上がるか下がるか、どの程度変化するかを予測するために使用されます。
- 推論: 時系列分析を使用して、値を予測し、データから推論を引き出すことができます。
3.時系列分析の例
時系列分析は、時間の経過とともに常に変化する、あるいは時間の影響を受ける非定常データを分析するために使用されます。為替や売上は常に変動しているため、金融、小売、電子商取引などの業界では、時系列分析がよく利用されています。株式市場分析は、特に自動売買アルゴリズムと組み合わせた場合に、時系列分析の優れた実例となります。
時系列分析は、以下のような場面で応用することができます。
- 雨量測定
- 株式自動売買
- 業界予測
- 温度測定
- 売上予測
一定期間の鉄道旅客統計を例にとってみましょう。
X軸は年数、Y軸は乗客数を表しています。
提供されたデータから、次のように考察することができます。
- トレンド：時間の経過とともに、増加または減少のパターンが観察されます。乗客の総数は時間とともに増加しています。
- 周期性：一定期間経過後に繰り返されるパターンを周期的パターンと言います。鉄道旅客において、区間を通じて高値と安値が見える周期的なパターンが見られます。
4.時系列における4つの構成要素
鉄道旅客の例に戻りましょう。時系列グラフを見るだけで、統計値が上昇傾向にあるのか下降傾向にあるのかがすぐにわかるかもしれません。これは、統計値が全体的に向上しているのか、そうでないのかを示しています。また、短期的な変動を無視することで、ある時間帯に数値が上昇しているのか、下降しているのかを容易に把握することができます。これは、時系列の4つの構成要素のうち、最初のものです。
- トレンド：上記で説明したように、トレンドとは時系列の長期的な動きのことであり、例えば、人が健康になるにつれてトレーニングの平均心拍数が減少していくようなことです。
- 季節性：1年より短い時間間隔で定期的に発生する現象（例：春と秋は寒すぎず暑すぎず、長い距離を歩くのに適しているため歩数が多くなる）。
- 周期性：トレンドの周辺で繰り返される変動で、不規則性よりは長いが、トレンドとみなされるものよりは短い期間続くもの。ウォーキングの例では、4～5ヶ月に1回、1週間の観光休暇を取ること。
- 不規則性：歩数計のサンプリングがズレたり、平日のチームビルディングが活発な日など、短期間の不規則な変動やノイズのことです。
5.時系列分析の限界
- 時系列分析を行う場合、この4つの要素に分けて結果を説明したり、予測したりすることが有効な場合があります。トレンドや季節性は予測可能ですが、周期性や不規則性は予測不可能です。そのため、何が理解でき、何が予測できるかを知るためには、まずランダムな事象を取り除く必要があります。時系列分析の手法を乱用し、誤った結果や結論を得るためには、その限界を理解しなければなりません。
- 単一または少数の被験者から得られる一般化は、非常に慎重に行わなければなりません（例えば、ある顧客が最も走っていそうな時間を見つけるには、多くの顧客の走行頻度を分析する必要がある）。データが適切に準備されていない場合、将来の値を予測することが不可能な場合があります
- 通常予測は、予測する未来が近ければ近いほど、安定します。次の日の天気予報は正確であるのに、10日先の天気予報があまり正確ではないというのはわかりやすい例です。時系列分析では、正確な予測はできず、ある値の確率分布までしか把握できません。例えば、健康アプリのユーザーが日曜日に10,000歩以上歩くと断言することはできず、「歩く可能性が高い」「95％以上の確率で」のようにしか言えません。
6.時系列分析の種類
時系列分析は主に5つの種類に分けられます。
- 分類：データを識別し、カテゴリーを割り当てます。
- カーブフィッティング：データを曲線上にプロットし、データ中の変数間の関係を調査するものです。
- 記述的分析：時系列データの傾向、周期、季節変動などのパターンを把握するものです。
- 説明的な分析：データとその関係、原因と結果を理解しようとするもの。
- セグメンテーション：データをセグメントに分割し、ソースデータの基本的な特性を明らかにします。
結論
本記事を通して、時系列分析がどのようなものかを理解していただけましたでしょうか。時系列データは私たちの周りに溢れています。あなたの周りの絶え間ない変化を測定し、効率と生産性を高めるためにも時系列分析を行ってみてはいかがでしょうか。
