時系列

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時系列

まとめ
  • 時系列データの可視化・診断からARIMA系・状態空間モデル・Prophetまで、代表的な分析手法を体系的に学ぶ。
  • トレンド・季節性・自己相関の読み解き方と、データ品質の確認・前処理の手順を身に付ける。
  • 多変量分析や異常検知を含め、ビジネスデータの予測パイプラインを構築できるようになる。

直感 #

時系列データは「いつ」の情報を持つ点が他のデータと決定的に異なる。売上やセンサー値を並べただけでは、トレンドや季節パターン、異常値の背後にある構造は見えてこない。正しく可視化し、適切なモデルで将来を予測し、変化点や外れ値を検出するには、時系列特有の手法が必要になる。このセクションでは、基礎的な時系列プロットから高度な予測モデルまでを段階的にカバーする。

詳細な解説 #

このセクションで学べること #

  • 基礎とセットアップ — 時系列の基本構造、成長率、学習・検証分割の設計
  • 可視化と相関診断 — ACF/PACF・ラグプロット・パワースペクトルによる系列の特性把握
  • 季節性とパターン — カレンダーヒートマップ・月次サブシリーズ・曜日比較による周期性の発見
  • データ品質と異常検知 — 欠損値・外れ値・構造変化の早期検出
  • 変換とローリング指標 — 差分・リサンプリング・移動統計量による前処理
  • クラシカルモデル — AR・MA・ARMA・ARIMAで堅実なベースラインを構築
  • 状態空間モデル — ETS・Holt-Winters・SARIMAX・STL・UCMでトレンドと季節性を分解
  • 多変量と因果分析 — VAR・グレンジャー因果で系列間の影響を定量化
  • 自動化ツール — Prophetによる再現性の高い予測ワークフロー
  • モデル比較と選択 — 合成データでモデル × 前処理の精度を体系比較し、最適なパイプラインを選ぶ

これがわかるとできること #

  • 時系列データのトレンド・季節性・定常性を正しく診断し、前処理の方針を決められる
  • タスクに応じた予測モデルを選択し、Pythonで実装・評価できる
  • 異常検知や変化点検出をパイプラインに組み込み、データ品質を継続的に監視できる

学習の進め方 #

  1. まず基礎と可視化（5.1〜5.3）で時系列データの読み方と診断手法を押さえる
  2. データ品質と変換（5.4〜5.5）で前処理の基本を身に付ける
  3. クラシカルモデルと状態空間モデル（5.6〜5.7）で予測の定番手法を学ぶ
  4. 多変量分析と自動化ツール（5.8〜5.9）で応用的な分析に進む
  5. モデル比較（5.10）でパイプラインの体系的な選択方法を身に付ける