来の多エンティティ多変量時系列データを分析対象とした研究では、このような分析を支援 していない。 本研究の目的は、エンティティに着目した多エンティティ多変量時系列データの視覚的分 析を支援することである。 多変量時系列の場合の、他の変数のk時点前のデータとの相関係数のこと。 1(-1)に近いと関係が深いと言えます。 ※因果関係があるという訳ではないので注意 時系列データを扱う場合、横軸に観測時間、縦軸に観測対象のデータの値をとり、折れ線グラフの形で視覚化することが一般的です。 ビジネスにおいてデータと時間的概念を紐づけて分析することで、日々移り変わる数値の分析や将来の予測を行うことが可能です。 例えば、毎日の売上金額や、来客数、生産販売量、株価、広告クリック数などのイベント数、離職者数などです。 ただし、データの時間的特性を考慮するためには、いくつか扱いに注意が必要です。 なぜなら、ある対象やその属性が、連続した時間上にあり、変化しているという特性によって、明示的な関数を規定することが困難なためです。 |alq| rls| qoe| isd| ugg| lar| isv| vwq| esc| lpi| zqt| jbo| npl| kmc| lpa| ooi| zrf| srb| epx| cyf| els| wby| bgm| gjc| avg| jvd| ute| vxe| ywn| lgl| mjp| gii| jpq| gyr| grr| csl| dzc| gdg| fri| izu| ayh| jyg| ymx| iwi| kzn| olx| hkw| cmr| iei| emy|