時系列分析（じきれいぶんせき）

時系列分析とは、過去の一定期間の数値データを時間順に並べ、その変化のパターンを分析することで将来を予測する統計的手法です。データに潜む傾向や周期性を捉えることで、ビジネスや社会の動向を予測し、より良い意思決定を行うことができます。

関連用語と表現

時系列分析は、過去のデータから将来の値を予測するための強力なツールです。単純な平均値や移動平均だけでなく、より高度な手法としてARIMAモデルや指数平滑化法などがあります。トレンド成分、周期成分、季節成分、不規則成分といった要素を分離し、モデル化することで精度の高い予測が可能になります。

企業においては、時系列分析を活用して販売予測や在庫管理を行うことで、過剰在庫や欠品を回避し、コスト削減やキャッシュフロー改善に貢献します。また、マーケティング施策の効果測定にも役立ちます。経済分野では、GDP成長率や物価上昇率、株価などの動向予測に使われています。気象や環境分野でも、降水量や気温の変化予測など、幅広い適用が可能です。

「時系列分析」の具体例

時系列分析は、ビッグデータ時代の到来により、ますます重要性が高まっています。IoTなどからリアルタイムに集まる大量のデータを活用し、より高度な予測モデルが構築できるようになってきました。AIやマシンラーニングの発達とも相まって、時系列分析の可能性は大きく広がっていくことでしょう。