【じけいれつでーた】
時系列データ とは？
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💡 時間と値をセットで並べて、変化をつかむ
時刻や日付に対応づけて記録した、時間順のデータ。気温や売上などの変化を調べ、過去の傾向から将来を予測する分析にも使う。
📌 このページのポイント
- 時刻や日付と値を対応づけ、時間の順序や間隔を考慮する
- 長期の傾向や季節性、過去の値との関係を調べる
- モデルによって定常性などの前提が異なる
- 予測の評価では、その時点で利用できない未来の情報を使わない
ひよこ 時系列データって、どんなもの？
ペンギン先生 例えば毎日の気温や月ごとの売上だよ。日付や時刻と値が対応している。順序を無視すると、いつ増えたか、前の値と関係があるか、といった時間に沿う変化を読み取りにくくなるんだ。
ひよこ どんな変化を見るの？
ペンギン先生 長期的に増える傾向をトレンド、曜日や季節などに応じた繰り返しを季節性というよ。過去の値との関係も調べる。どんなデータも必ず同じ4成分に分ければよい、ということではないんだ。
ひよこ 全部の値が同じ間隔で並んでいるの？
ペンギン先生 毎時間のように一定間隔で記録する例は多いけれど、観測の間隔が異なったり欠測したりする場合もあるよ。日時や単位、欠けた値を確認し、分析手法が前提とする形に合うか確かめよう。
ひよこ 定常性って難しそう。どういう意味？
ペンギン先生 簡単にいうと、平均やばらつき、時間を隔てた値同士の関係などが時間によって変わらないという性質だよ。これを前提とする分析では、差分を取るなどの処理を検討する。どの方法にも同じ前提が必要なわけではないよ。
ひよこ 予測モデルは、データを混ぜて評価すればいい？
ペンギン先生 将来を予測する評価では、学習に未来の情報が入り込まないようにするよ。過去で学習し、その後の期間で試す分け方が一例。scikit-learnのTimeSeriesSplitは、そのための道具で、各区間を比較するには等間隔の標本などの条件も確認するんだ。
まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！
「時系列データ」って出てきたら「時間の順番と一緒に記録したデータ」と思えばだいたいOK！
📖 おまけ：英語の意味
「Time Series」 ＝ 時系列
💬 Timeは時間、Seriesは「連続したもの・数列」を意味し、時間順に並んだデータの系列を指すよ