データ・DX
時系列分析とは？
読み: じけいれつぶんせき英語: Time Series Analysis更新日: 2026-06-26
時間の順序を持つデータから、傾向、季節性、変化を読み取る分析です。
試験で問われるポイント
- 売上、アクセス数、需要など時間変化を見る場面で使います。
- トレンド、季節性、外れ値の観点が重要です。
- 通常のランダムなデータとは扱いが異なります。
具体例
月別売上から季節性を見つけ、需要予測に使います。
混同しやすい点
- 時間順序を無視して通常の集計だけで判断する。
- 過去傾向が必ず未来も続くと考える。
対応試験
DS検定
関連する表記: 時系列分析 / Time Series Analysis / 時系列データ
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「時系列分析」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「時系列分析」を実務で使う場面の対応として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「時系列分析」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
時系列データを扱うAI/MLユースケースとして最も適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用
Bigtableが適するデータ利用の例として最も適切なものはどれか。
G検定機械学習の概要・具体的手法
層化抽出（stratified split）を使う主な目的として、最も適切なものはどれか。
G検定機械学習の概要・具体的手法
時系列データを評価するときの分割方法として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの要素技術
「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」が主に使われる分野として、最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。