スライドコンテンツ
解説
時系列分析とは？
時系列分析
時系列データを解釈するための手法。基本的にはトレンド(傾向)や季節性(周期性)など、時系列データの特徴を利用した分析によって、将来予測を行います。
時系列データ
時系列データは、売上の推移や株価の推移など、時間の経過とともに得られるデータです。データがいつ観測されたかに意味があるため、データの順序が重要です。
CB Predictor
時系列分析ツール CB Predictor
CB PredictorはCrystal Ball の時系列分析ツールです。
Excelシート上に実績データ系列を用意すれば、簡単な操作で実績データの傾向や季節変動を分析し、将来の予測値を出力します。通常の時系列分析で悩みがちな、どの時系列分析手法を利用すればよいのかといった問題も、CB Predictorは自動的に最適な予測手法を選択することで解決します。
予測誤差について
将来予測には誤差がつきものですが、CB Predictorでは過去の時系列データと時系列分析手法の違いから、予測誤差の範囲を推測します。予測誤差を考慮した将来予測を、モンテカルロ・シミュレーションとあわせて行うことで、より確かな根拠に基づいた分析が可能になります。
時系列予測の手法
時系列予測の手法
時系列データを利用して、将来予測を行います。データの特徴(傾向、季節性)を考慮するかどうかによって様々な方法があります。
時系列予測の手法
- シングル移動平均法、シングル指数平滑法
- ダブル移動平均法、ダブル指数平滑法
- 加法型季節平滑法、積乗型季節平滑法
- Holt-Wintersの加法型季節平滑法、Holt-Wintersの積乗型季節平滑法
- ARIMA(自己回帰和分移動平均法)