時系列分析 ~時系列にデータ分析し、将来予測に活用する~

wkiymbk

IT・WEB・エンジニア

時系列分析とは、横軸に時間軸をとり、縦軸にデータをとって、データの時間的変化を見る分析のことであると学びました。
売上データの分析に活用してみます。

hk_0321

メーカー技術・研究・開発

変動要因が安易に予想の付くデータと予想がつかないデータがある。時系列グラフの考察力と備えながらもっともらしい原因が推測できるこの2つの能力が身につくのが理想と考える。最近の話題のCOVID-19の感染者推移は非常に要因が特定しやすい時系列グラフであると思う。

rrabbit

営業

グラフから式を出す
異常値は、今後の影響まで考えるようにする
勉強になりました

rate1201

コンサルタント

トレンドは１つだけの傾向を見るだけでは足りないと学びました。
直近だけではなく、長期も同時にみることで、偏りがないような分析をしていきたいです。

omso

メーカー技術・研究・開発

異常値に敏感になること、そこで何が起こっているのか考えられるようにしていきたい

djmpajmpkm

営業

不規則グラフも単体ではなく、社会背景や歴史背景を照らし合わせると、一定の規則が見えてくるかもしれない

saito-yoshitaka

メーカー技術・研究・開発

ぱっと見て異常を把握する、傾向確認する基本的なツールと考えます。

2525a

その他

割と簡単でした。ただ仕事中にグラフ化する時間が無い。そちらの方が問題だ。

jc61grom

営業

頻繁に利用し、使いやすいグラフだからこそ伝えたい項目を明確にする必要がある。

sue_0120

人事・労務・法務

時系列でデータ解析するということは、事象の把握につながる大事なツールという認識となっているので、今後も日常生活などにも活用できそうです。

red1207

IT・WEB・エンジニア

過去の傾向（トレンド）を知るためには、良いと思う。
また、イベントのインパクトが起きるタイムラグについても今後、意識をしていきたい。

gs51

その他

自部門の担当マーケットにおいて、売上高に影響するマクロデータ（人口、世帯数、保有車両台数等）の時系列分析を行い、商品販売計画策定・売上高予測に役立てらる。なお、時系列データの各変動については、原因・理由の仮説を持つようにし、「数字遊び」に陥らないように意識する必要があると考える。

tama123

IT・WEB・エンジニア

とても勉強になりました。

akiokun104

その他

時系列分析を活用することで、トレンドの分析精度を上げる。また、エクセルの活用も学んで吸収する。

rie_4323

人事・労務・法務

過去の傾向から未来数値を予測して営業に役立てることができると感じた

user-ded9511b07

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データ分析をする際のまず基本として，時系列でみる，相関をみるなどがあると思っていますが，このような分析をせずにいきなり複雑な分析をしてしまい，最も基本的で重要な事項を見逃してしまうということがないようにしたいと思います．

shinya_t

IT・WEB・エンジニア

ビジネスにおける歴史を把握することの大切さを感じた。

sho_0221

コンサルタント

データ分析に役立てたいと思います。

okazawa

経営・経営企画

傾向分析より営業所の売上推移を導きだし、更に+α必要な打ち手を検討する

sakuma-hitos

メーカー技術・研究・開発

トレンドの流れを読み取る

aihara01

営業

改めてみると、時系列は役に立つことが分かった。
今後使用していきたい。

ricohiroto

IT・WEB・エンジニア

引き続き問題点分析には活用して行きたいと思います。その他、受注予測にも活用して行きたいと思います。

ogawakazuhiko

マーケティング

異常値を取り上げて、その問題点の改善との視点。連続例のある変化の読み、この2つをとりいれてゆきたい。

toma1120

メーカー技術・研究・開発

時系列データはウイルス問題など感染病について調べるとき、役立つデータだと思います。

a019wangwenhao

メーカー技術・研究・開発

装置の分析に戦力になるはずだと思います。

ultrarunner4

経営・経営企画

定義を統一することは重要。過去と現在では同じデータでも定義や収集方法が違うことがよくあるので注意が必要と感じています。それを理解したうえで、データをどう見るか、ということも実際にはよく考えます。

uno-daddy

販売・サービス・事務

販売業なのですが、扱い品目や取引先の規模が
常に変わるので自分の今後の売上を予測するには不向き
だが、扱い品目のトレンドは把握できる

rukuro

IT・WEB・エンジニア

変曲点、異常値から、何故そのような値になったのか、その時期に何が起こったのかをしっかりと調べられるようになりたいと思った。

kazu9808

その他

業界を分析したりするときに役に立つと思った。特に特異点等には注目しなければならない。

nemo_h

建設・土木　関連職

現在と過去の社会的動向を探るときに使える

user-92696ffb29

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確認テスト3の解説がほしい。

fukuyama-fujii

営業

業務に活用できると思いました

yoshimura-1025

営業

時系列分析は仕事の場面で良く見ることがあります。有効に使っていきたいです。

higashizawa

建設・土木　関連職

時系列分析は、日常で触れる機会がたくさんあるので、トレンド、変曲点や異常値に意識して上手く利用し、活用していきたい。

k_s_0127

その他

時系列で物事を把握することは、原因等をつきとめることに役立つと思うので活用していきたいと思った。

k-oguma

営業

時系列の使い方、またみる点がよくわかった

px_0001

メーカー技術・研究・開発

時系列分析では過去を含め大局的な視点で傾向把握などが可能であり，将来の予測に役立てることも可能．

mizudry

人事・労務・法務

時系列データは最もポピュラーなものの一つだが、傾向、循環、季節、不規則という４つの種別があることを初めて理解した。

shusuke119

コンサルタント

最後の問題がよくわからなかったです。

moeto0610

営業

なかなか勉強になりました。
過去の実績から未来の予測が出来る。

cba70happy

メーカー技術・研究・開発

株や為替を解析する上でも使えそうな知識であった．

ktkt_1

メーカー技術・研究・開発

時系列分析とは、横軸に時間をとり、時間による変化を分析する手法。
傾向変動：長期的なトレンド
循環変動：不規則な周期で変動する
季節変動：一年の中で周期をもって変動する
不規則変動：ランダムに変動する

kaakee

IT・WEB・エンジニア

傾きをエクセルで、数式化できるというのは、非常に興味深いのでやってみる

user-48a80f2984

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学生時代から時系列分析を授業でやることが多かったので、取り組みやすい内容だった。タイムラグや、前提条件が変わっていないかをきちんと確認することが重要である。

wada315

IT・WEB・エンジニア

時系列分析とは、縦軸にデータ、横軸に時間軸を取ることでデータの時間的変化を見る分析ある。
基本的な分析であるが、この分析を通じて変動の様子や変曲点、異常値について考察することは有効な手立てだと感じた。

nakka

専門職

自社がどのように成長したのかや、何がどの時期に売れたのかなどが株価からわかるので、自社の歴史の勉強につなげたい。

takosan

経理・財務

理系の知り合いからは「棒グラフよりも折れ線を使うと良い」と言われたのだが、実際仕事の上でどのようなグラフが使われているのか、確かめておきたい。

kkats

その他

近似曲線の数式から数値を出す方法は活用したい

yagawa

営業

グラフを見ながら過去の動向をしっかりと分析したいと思う。

takumi_sagara

資材・購買・物流

時系列分析を仕事で生かす場面として為替と株の値動きがあげられる。それらを読み解く際に、変動と影響にラグがあることと異常値による影響もあることを認識したうえで読み解くことが重要になってくると分かった。

nguyentran_n

その他

業務においては時系列データを活用することはほとんどないが、業務の背景に注目すると時系列データは活用できそうであり、そこから新たな課題や傾向が見つかる可能性があるため安直に時系列データは関係ないと切り捨てることはリスクであると感じた。

shiver

メーカー技術・研究・開発

時系列分析は非常に用いられる分析だが、縦軸を何にするか、横軸のメモリの検討も大事だと思った。

tanaka_natsumi

営業

時系列分析のグラフはビジネスの場だけでなく、普段見ているニュースでもよく目にする。分析結果から傾向をつかみ、異常値にも注意する。今後、瞬時にその判断ができるよう慣れが必要だと感じた。

aqueous

メーカー技術・研究・開発

データのまとめ方と考察の仕方の確認である。

morritter

マーケティング

おさらいとして良かったです！

iw0902

営業

時系列分析はトレンドや傾向を探る際に活用出来ると思います。

ashija

メーカー技術・研究・開発

何にでも。研究でもマーケティングでも。

sakura39

営業

データ分析をする際に時系列でみることは一番多いが、変動に規則性がないかなどさまざまな観点で確認することの視座を持てた。

emerald

資材・購買・物流

恥ずかしながらエクセルを活用してグラフから先の予測ができるということを知りませんでした。これだけでも今日の収穫です。早速試してみたいと思います。

yushun

営業

時系列分析による異常値の発見がビジネスチャンスの発見へとつながる。

kawashima_f

IT・WEB・エンジニア

SNSユーザーの使用時間を属性別に時系列データにまとめると、狙いたい客層に向けて効果的に宣伝を使えると思いました。

個人で運用するときも、ファンとなってもらいたい人たちが活動的な時間帯に、自分の投稿をすると刺さりますよね。

kawayoshi

営業

将来予測を立てるのにＥｘｃｅｌ表活用すると便利である。

tokutoku230

メーカー技術・研究・開発

時系列でどれだけリスク投資していくかを考える必要があると思った。

ohwashi

経理・財務

小売業にとっては、過去のデータの分析は、欠かせない業務です。

koki_0812

メーカー技術・研究・開発

データの時間変化を追うことは未来を予測する上で非常に重要だと感じた。
データの傾向や変化に着目して分析したい。

ruimasiko

その他

時系列の傾向把握のツールとしてポピュラーなもの。グラフの変化に気づき、何が変化の要因なのか理解する事が重要。また、変化が起きたことで、自分の環境にどう影響してくるのか推察する事も必要。

seiyu_n

営業

企業の分析に役立つ

take1

マーケティング

近似曲線の使い方がわかった、活用してみたい。

akihiroc

その他

時系列分析は、分析において基本的な分析指標である。基本的であるがゆえに、使いやすい。よって、メリットとしては、傾向の確認に使う事はできると考える、しかし、誰もが知っている結果を再確認するだけになってしまう事も考えられる。

otobe711

その他

時系列データに４つの要素
⓵傾向変動、⓶循環変動、⓷季節変動、④不規則変動
があること改めて学んだ。
また、データを利用する際は、
　１）定義が変わっていないことを確認すること
　２）トレンドは、直近と長期の視点でみること
　３）変節点、特異点に注意すべきだが、出来事（イベント）がインパクトを与えるまでにはタイムラグが発生する場合があること
に留意して使いたい。

jabe

営業

過去から未来へ数値の推移を示すにあたり使えるグラフ

mikako_10

営業

データを分析する際、異常値にも着目すべきことがわかった。

nozomi_0315

営業

どの分析においても異常値は無視してはいけない。異常値をきたしているには何らかの理由があるはずと思って分析をしたい。

ys_cl

営業

長期的な視点をもち、変曲点を把握することで、未来を予測してよい施策につながる

yu-taro

その他

過去のデータから未来を予測するときに使える。
ただし、
イノベーションは過去・現在の延長線上にあるわけではないということを頭の片隅に入れておくこと。　

kenichiro118

その他

異常値を切り捨ててしまわないよう留意したい。

n_masa-0723

営業

＊時系列分析はオーソドックスな指標で、一表で明確な表現が可能である。よって、過去数値を表現することで、未来予測が導きやすい。

masatada

営業

時系列分析を学びました。

tanukineko

人事・労務・法務

なかなかとこれを使いこなすのは難しそうです。が自分のものとできるようにがんばります。

tk1982

金融・不動産　関連職

時系列のグラフを作成し不規則要因を見つけ、組織にとって表に出にくいリスク分析し、改善をする上で必要なツールと感じる。

shohei4932

営業

どの業界においても時系列データは必要
予想外の出来事が起きた時点で速やかに対応できること、売上減少対策など
様々なシーンで活用したい

ta_d

営業

異常値にも注目して取り組んでいきたい。

lado

販売・サービス・事務

基本的なことなのでしっかりと理解したい

haya5yuki

専門職

時系列データの種類が分かったため、データの分析等に役立てたい。

yuka_712

IT・WEB・エンジニア

間違えた問題について、解説が出るようにしてほしい

shoki

クリエイティブ

理解はしているが使うことが難しい

yoshi1020

営業

時系列データの４つの要素を念頭におき、様々なシーンで活用したい。

berukue

経営・経営企画

エクセルの機能を活用することで、さらに効率化できることも学べた。活用場面の多い分析手法だと思うので、さらに理解を深めたい。

tubasa-sim

営業

時系列データにおいては近似曲線を出すことよりは区間推定を行う方が優位であると考えられるため、この教材の一部に多少の違和感があった。例えば、喫煙率のデータ等を時系列データで線形近似してしまうと喫煙率が0になったり、負の値をとるというあり得ないことが起きてしまう。そのため、一次近似を行っていたのはあまり良くないようにも感じる。

kenta0712

営業

時系列を用いてまとめることによって、これまでの流れや、これからの動向をある程度予想することが出来る。