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
時系列分析とは、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。
DS検定
関連表記: 時系列分析 / Time Series Analysis / 時系列データ
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。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
データ分析における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
分類モデルを業務に適用する場面として、最も適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用
多数の機器から届く時系列データを大量に書き込み、機器IDと時刻の範囲で低遅延に読みたいと考えています。複雑な結合や複数行の取引処理より、規模と読み書き性能を重視する場合、最も適切なものはどれですか。
G検定ディープラーニングの要素技術
時系列データを扱うRNNの訓練で、前時刻のモデル出力ではなく正解系列の値を次時刻の入力として用いる方法は［ A ］、時間方向へ展開して勾配を求める方法は［ B ］である。