時系列データ
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用語解説
時系列データは、一つの対象又は同じ定義の指標を複数時点で観測し、日、月、年などの時間順に並べたデータです。観測順序と時間間隔が分析上の意味を持ちます。
■ 試験で押さえるポイント
売上、株価、温度、アクセス数などが例で、過去値と現在値が相関する自己相関、トレンド、季節性、周期性、遅行関係を持つことがあります。
観測間隔、タイムゾーン、営業日、欠測、重複、定義変更をそろえます。不等間隔データを等間隔とみなすと分析を誤ります。
複数個体を同じ時点だけで比べるクロスセクションデータと異なります。同じ複数個体を時系列で追うデータはパネルデータです。
学習・検証は時間順に分け、未来値を過去の予測へ使うデータ漏えいを防ぎます。過去傾向が構造変化後も続くとは限りません。
■ 選択肢での判断ポイント
時間順序を入れ替えられず、季節変動や自己相関を考慮するデータです。「ある年の都道府県別人口」はクロスセクションです。
例: 同じ店舗の2024～2026年の月次売上36点は時系列データです。各月の全国100店舗売上を同時比較するなら、各月ごとのクロスセクションも含みます。