こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?
5を投げてみたいのですが とりあえず,これについてウエイトα(1-α),α(1-α) 2 だけを求めてみると,下の下段の図のような値が返ってきます。 こうしてXに掛かるすべてのウエイトを求め,グラフにプロットしていくと下のような図が出来上がります。 ウエイトは,過去に向かって指数関数的に減少していく。 まさにこの特徴が「指数」平滑法という呼称の由来となっています。このように,指数平滑法ではより近くのXから相対的に重要とされる扱いを受けていきます。 誤差を計算しておく これ以降,具体的な作業に戻ります。 ここでは, 絶対誤差 を求めます。式は (実測値-予測値)の絶対値 です。具体的には =ABS($C4-D4) と入力します。ここでも,実測値「売上」の"列"(ここではC列)については,コピーすることを想定して固定しておきます(複合参照)。 入力できたら,この式を表の最下行までコピーします。 先ほど計算式を入力した領域を選択し(下の図のハイライトの部分),αの値が0. 9となるブロック(このケースではU列)まで一気にコピーします。 予測値として採用する値を絞り込む 予測ですから13期,ここでいう 9月 の行見出しを下のように用意しておきます。 すなわち 青の着色部分 (計9個。下の図は一部のみ) の値が次期の予測値 (この時点では候補) ということになります 。 ここより,αの値の分だけ計算した9個の予測値のなかから,よりフィットしそうだと思われる値を絞り込んでいくためのしくみを整えていきます。 その第一として,下のような見出しと値を入力しておきます(3ヵ所)。 なお,ここでいう「区間」とは,絶対誤差の平均を求める際に,対象として組み入れる期数のことを指しています。ここでは,とりあえずの数字として「3」と入力しておきました。 第二に,α=0. 1のときの誤差の平均を計算します。 見出し「誤差の平均」のすぐ右のセル(ここではセル E17)に,次の計算式を入力します。 =AVERAGE(OFFSET(E14, 0, 0, $B$17*-1, 1)) この構造の式は別頁「 移動平均法による単純予測 with Excel 」でも使用しています。関数の役割など仔細についてはそちらで触れていますので,必要があればリンク先にて確認ください。 上で入力した計算式とその1つ右の空白セルを選択 し,αの値が0.
1に設定した時の計算結果を見てみます。指数平滑法もエクセルアドインの「データ分析」が便利ですので、これを使います。 α=0. 1だと、実測値と予測値の誤差の平均値は217. 7でした。ほかのαを設定すると、どうなるでしょうか。検証してみましょう。 α=0. 5では、誤差の平均値は223. 4でした。精度はあまり変わらず。(下図) α=0. 9では、誤差の平均値は444. 9でした。精度がかなり下がりました。(下図) どうやらα=0. 1が一番実測値との誤差が少ないようなので、ひとまずこれを採用することにします。 α=0. 1で計算した場合、2015/8(データが取れていない次の月、すなわち未来)の会費収入は18845. 2(百万円)になる予想です。本当にそうなっているかは、データが公開されてからのお楽しみです。 指数平滑法の応用範囲は広く、特に短期の予測に適していると言われています。在庫管理などで定期発注における発注量の予測に使われたり、売上の時系列予測や株価変動分析などでも使われています。 以上で、時系列データ分析の前編を終了します。今回は一般論が多かったので、次回はもっとビジネスでの応用事例と、より高度な予測の手法についてご紹介します。 【関連記事】 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回:相関分析 第2回:アソシエーション分析 第3回:クラスター分析 第4回主成分分析
再生 ブラウザーで視聴する ブラウザー再生の動作環境を満たしていません ブラウザーをアップデートしてください。 ご利用の環境では再生できません 推奨環境をご確認ください GYAO! 推奨環境 お使いの端末では再生できません OSをバージョンアップいただくか PC版でのご視聴をお願い致します GYAO! Fall Out Boy / The Phoenix (フォール・アウト・ボーイ / ザ・フェニックス) – テルミナーのこの曲大好き！. 推奨環境 フォール・アウト・ボーイ 「ザ・フェニックス」 2021年12月31日(金) 23:59 まで アルバム『セイヴ・ロックンロール~パックス・アム・エディション』収録。 ※本映像には一部、過激な暴力シーンやグロテスクな表現が含まれておりますのでご注意ください。 再生時間 00:04:24 配信期間 2014年9月12日(金) 00:00 〜 2021年12月31日(金) 23:59 タイトル情報 フォール・アウト・ボーイ アメリカ人気バンド、フォール・アウト・ボーイ。最新アルバム『マ ニ ア』から「ホールド・ミー・タイト・オア・ドント」ミュージックビデオが到着! (C)UNIVERSAL MUSIC LLC
のお気に入り登録ユーザー一覧 ルミルミ エステル 音楽大好き男子
スポンサードリンク