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時系列の使い方・時系列を使用している分野|データ/報告書

更新日:2020年08月07日

言葉の使い方

時系列と言う言葉から、いろいろな事象が時間とともに変化していることが想像できるでしょう。現実の世界はどのような形であれ時間が密接に関係していることは明白ですが、学術的に解明し日常生活に活用できるようにすることが求められています。

時系列の使い方は

時系列の使い方を考える前に、その意味について説明しましょう。時系列とはグラフをイメージして、その横軸が時間となっているデータ列です。つまり、時間とともに変化する情報を取り扱うことが時系列を使うことになります。 わかりやすい例としては天気予報でしょうか。今日、明日の1時間ごとの天気や1週間の天気など時間とともに変化する状況を説明しています。学問として取り扱う場合は過去の変化から将来を予測することが重要な課題となります。

分析

まず、分析ではどのような変化をしているかを知ることから始めます。単純のためにデータが一つの場合を考えてみましょう。どのような数式を使えば、過去のデータを説明できるかを調べます。1次関数、2次関数、指数関数など数学を使って、いろいろなパターンを分析するでしょう。 時系列を使った分析とは数式で表現することに他なりません。そこで重要なことは数式にならない要素があるケースです。未知の問題を解く場合には分析できるかどうかを見極めることから始まります。

分析のポイント

時系列データの間隔は同じである必要はありません。どの数式に一番近いかを調べるだけです。もちろん、対象とするデータによっては単純な答えが出ないケースも少なくありませんが、分析することから見えてくることがあります。それは複数のデータ列の関係です。 わかりやすい例では眠気と時間の関係はどうでしょうか。夜遅くなるとだんだんと眠たくなってきます。零時を回るまで起きていることができない人もいるでしょう。自分の場合はどのくらいで眠ってしまうと言えますから、時系列を分析したことになります。

分析によってわかること

時系列データを分析すればすべてが解明されるわけではありません。世の中のできごとは時間を飛び越えてしまうこともあるからです。例えばランダムな事象は時間と無関係に発生します。時間が経てば落ち着く事象とは全く異なります。そこには時間軸が存在していませんから、分析そのものが意味を成しません。

時系列が意味すること

過去のデータを分析する時にデータが時系列に並んでいると想定することが多いのですが、すべてが説明できるわけではありません。時系列のデータで分析できない事象は時間軸とは別の次元で発生しています。もちろん、見逃している時系列データが存在することを否定するわけではありませんから、将来の研究によって解明されることもあるでしょう。

予測

過去の時系列からデータの動きを分析できたならば、将来の動きを予測することができます。一つのデータだけではなく複数のデータが複雑に絡んでいても、基本的な考え方は変わりません。予測する場合には時系列のデータを選択して使う方法もあります。 例えば10年前のデータは参考にならないため、1年前までのデータで予測する場合などがあります。その方が現在の値にマッチしているからです。言い換えれば、データに表れていない環境が影響していることを示しています。

予測できないケースとは

もちろん、さらに深く分析することによって、その不整合を解消することができます。しかし、スーパーコンピューターを使っても簡単には計算できませんから、現実的には予測できない事象となります。時系列の分析を基にして予測が成立しますが、分析できていない部分があれば、その分だけ予測に不確定要素が増えていくことを示しています。天気予報が100%の確率で当たらないことはそれを示しているでしょう。

英語

時系列を英語にするとtime seriesです。わかりやすい英語です。Seriesは数列と言う意味ですから、時間に沿って並べられた数字となります。重要なことは時間であり、早い順に並べられていることを前提としています。

初回公開日:2017年12月11日

記載されている内容は2017年12月11日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。
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