時系列

Chapter 8 #

時系列 #

時系列データとは、時間の順序に沿って記録されたデータのことです。 株価や売上、気温、センサー値など、現実世界の多くのデータは時系列データとして得られます。 この章では、そうしたデータを扱うための基本的な考え方と予測手法を学びます。

なぜ時系列分析を学ぶのか？ #

  • 未来を予測する
    売上や需要を予測して経営戦略を立てる。

  • 周期性やトレンドを理解する
    季節要因や週ごとのパターンを見つける。

  • 異常検知
    サーバーのログやセンサー値から「通常と違う振る舞い」を検出。

時系列データの特徴 #

  • 順序が重要：シャッフルすると意味が失われる。
  • 自己相関：過去の値が未来に影響する。
  • トレンド・季節性：長期的な傾向や周期パターンが含まれる。

この章で扱う内容 #

  • Prophet：Facebook社が開発した直感的で強力な予測ライブラリ
  • （発展）季節性の扱い方、休日効果の追加、異常検知への応用

まとめ #

  • 時系列データは実務で非常に重要なデータ形式。
  • 特徴として「時間の順序性」「トレンド・季節性」を意識する必要がある。
  • 本章では Prophet を中心に、時系列データの基本的な予測手法を学ぶ。