時系列分析の核心は、過去のデータからパターンや構造を見いだし、将来の変動を予測・推測することにあります。
【補足】
時系列分析では、観測されたデータを「時系列」として捉え、その生成過程をモデル化することで予測や異常検知などを行います。典型的には以下のステップが重要です。
- トレンドや季節性などの把握
- データに長期的な上昇・下降傾向（トレンド）があるかどうか、季節性があるかどうかを検討し、適切に除去または組み込む。
- モデルの選定と推定
- ARIMAやSARIMA、VAR、深層学習モデルなど、予測精度・解釈可能性・データ量などの要件に応じて最適なモデルを選択する。
- モデルの検証と評価
- 過去のデータを用いた検証、残差解析によるモデル妥当性の評価などを行い、予測性能を確認する。
- 予測・異常検知・要因分析への応用
- 得られたモデルを使って将来の値を推定し、需要予測や資源配分など意思決定に役立てる。
- 異常値や変化点の検出により、品質管理やリスク管理に応用することもできる。
このように、時系列分析は「過去を正しく理解することで未来を見通す」点にこそ本質があり、多くの現場において重要な役割を果たしています。
