時系列分解

時系列分解は、連続したデータ ポイントで構成される時間データを分析するために使用されるデータ分析方法です。これを使用すると、一定期間にわたる特定の一連の測定内のパターンと傾向を明らかにできます。時系列分解を使用すると、異常や外れ値を検出でき、季節パターンを明らかにするのに役立ちます。

時系列分解は、時系列をコンポーネントまたはサブシリーズに分割するプロセスです。これらの成分には、トレンド成分、季節成分、残差成分が含まれます。トレンド コンポーネントは時系列の長期的な変動を表し、季節コンポーネントはデータ内の季節的な動きを反映し、残差はトレンドと季節コンポーネントが考慮された後に時系列に残ったコンポーネントです。時系列分解は、時系列内の周期的パターンの検出に役立ち、時間ベースのデータを分析するための貴重なツールです。

時系列分解は、古典的な分解、移動平均分解、ホドリック・プレスコット フィルター分解など、さまざまな方法で行うことができます。従来の分解では、多項式を当てはめることによってデータをその成分に分解する必要がありますが、移動平均分解では加重移動平均を当てはめる必要があります。 Hodrick-Prescott フィルター分解では、データを評価し、系列の最適なトレンド コンポーネントを返すパラメトリック フィルターを使用します。

時系列分解は、株価、外国為替レート、商品価格の動きを理解するために財務分析でよく使用されます。過去のデータからパターンを分析することで、将来の傾向を予測するのにも役立ちます。さらに、時系列分解を使用して医療傾向を分析し、エネルギー システムのパフォーマンスを最適化することができます。

時系列分解はデータ分析の分野で重要な手法であり、さまざまな業界で広範囲に応用されています。これを使用すると、時系列データのパターンや傾向を明らかにすることができ、時系列内の異常や外れ値を明らかにするのに役立ちます。時系列分解はアナリストにとって貴重なツールであり、データ分析の重要なコンポーネントです。