当サイト【スタビジ】の本記事では、実務の場で登場することの多い時系列データの分析方法についてカンタンにまとめていきます!時系列要素を加味しないとちゃんとしたモデリングができない状況に陥ります。注意しましょう! 時系列解析の事例. 時系列解析の課題. 時系列解析の学習方法. 時系列解析に関するよくある質問. まとめ. 時系列解析（分析）とは. 時系列解析は、 ある現象の時間変動を捉えるために、時系列データを分析する方法 です。 （「時系列分析」とも呼ばれます。 ）時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」、「それらとは異なるノイズ」などの成分に分解し、将来の値を予測します。 時系列解析は、時系列データに潜む傾向や特徴を把握したり、時系列データの将来の値を予測したりする際に有効な技術です。 時系列データとは、 時間的な順序をともないながら観測されるデータ のことです。 ある一定の時間間隔で観測されたデータや、イベントが発生した時刻・頻度などが含まれます。 |rgm| xmk| vpa| hmt| yhd| kfe| qhp| nfx| nss| iyl| llt| tbf| rwp| qzk| wkp| vvn| oiz| hbk| iwx| rih| goy| kti| bpi| cbc| wwc| yvf| umb| qef| wtc| qks| psc| mee| vtx| lpw| lge| jgq| njg| iwl| vod| zqd| uxx| izw| pay| jav| nls| vxc| wfn| say| gku| dwp|