ウォーターフォールチャート ~変化や構造の分解と視覚化~
ビジネスの現場では、日々様々なデータを基に分析し判断することが多いでしょう。そのような時に、数ある手法の中でどのような手法を用いて分析すべきか、どのようなグラフで表現すべきか、といった悩みを抱くこともあるのではないでしょうか? ここでは、複数の構成要素からなるものの内訳を階段状に、あたかも滝のように表現した棒グラフであるウォーターフォールチャートという手法を学びます。構成要素のうち、どの要素の占める割合が大きいのか、時間的な変化の要因のうち何が大きいのか、などを分かりやすく表現したい時に便利です。
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100+人の振り返り
ken-jet
経営・経営企画
昭和41年に出生率が下がっている理由が、丙年の干支が関係していたのは興味深かった。さらに、そこから「結婚ビジネス」や「還暦ビジネス」などにも影響を及ぼすという見解は非常に参考になった。
異常値も、分析すれば今後の動きを予測するのに役立つので、今後データで生じた場合は注目してみたい。
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noyo1
その他
時間は共通認識できているため様々な場面で活用し理解しやすい。ただし、目盛り幅の設定次第でインパクトを操作できるので、見る方も注意が必要。
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test_
メーカー技術・研究・開発
特にネット関連のビジネスでは、指数関数的成長をするものが増えてきている(口コミにより拡大するビジネスなど)。ビジネスの導入期においては、ゆるやかな線形のグラフに見えてしまうので、影響を軽視してしまいがちである。
同じように見えるグラフでも、その技術、ビジネスの背景をしっかりととらえ、爆発的成長の可能性があるのか、ゆるやかに成長していく可能性が高いのかを判断していくことの重要性が増しているように思う。
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gmd
営業
業務では常に傾向変動をチェックしているが、異常値に地に着目することは少なかったのでもう少し意識したいと思う。
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jun3338
金融・不動産 関連職
傾向変動や季節変動は名称は知らなかったものの、日常業務でよく見かける。
循環変動や不規則変動の分析時の利用方法が全く思いつかない。
傾向変動や季節変動はビジネスにおいて傾向や未来の予測をすることができ対策等を講じることができることは容易に理解ができる。
それに対して残りの2つは何のために用いるのか理解が低い。
抱いたイメージであるが、傾向変動や季節変動は「予測」や「未来」に向かうもの。で循環変動や不規則変動は「結果」や「過去」のものとなった。
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masarukanno
マーケティング
時系列で見る視点で必要な知識、留意点が学習出来て良かった。
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vegitaberu
人事・労務・法務
傾向を分析する前に、分析をするデータを、的確に選び取ることが重要と思います。
そして、それを継続的に見ていくことも、同様に大切だと感じました。
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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。
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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。
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ringo2020
資材・購買・物流
時系列分析は頻繁に見るグラフです。いろいろな角度から見ることが重要だと思いました。
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hirata_eriko
人事・労務・法務
販売や売上推移をただの記録として持つのではなく、それを分析する視点を持つことの重要性が理解できた。異常値も異常だとして理由がわかった時点でその分析をやめることなく、その先に与える影響も考えていきたい。
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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。
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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
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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。
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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
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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
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masa_0125
IT・WEB・エンジニア
無知だった私は分析の際にただ闇雲に時系列に並べているだけで、で?と、言われてしまったことがあった。
こういう知識が必要だったと感じた。
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wingfield
経営・経営企画
業績やマーケット実績データの分析
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fuji4
メーカー技術・研究・開発
生産数の長期的な変動予測や従業員の業務時間の推移に活用できる
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tanakatoshinobu
営業
売上の推移を時間軸、データをとり変化を見たいと思います。
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toru1203
人事・労務・法務
長期間にあったイベントと影響の相関を把握し予想を立てることに使えると思います
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yuko625830
営業
営業業務に活用できると感じた。
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atoda1
営業
人員と売上の時系列データから、将来の売上計画を達成するのに、必要な人員数を予測してみたい。
きっと破綻していそうだが・・・。
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tsuufy
その他
長期的なトレンドの分析を行う機会は多い。様々な切り口でトレンド分析を実施することを考える。
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miyou
専門職
現在のトレンドを探求する際に非常に有効であると感じた。
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daoshin
金融・不動産 関連職
・傾向変動・循環変動・季節変動・不規則変動
・変曲点に注意する
・異常値がビジネスに影響を与えることもあるので、安易に切り捨てない
・影響を与える事象と受ける時点にタイムラグがあることもあるので注意する。
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goemon0601
メーカー技術・研究・開発
時系列分析は使用していたが、データからどのように見れば良いかあまり検討していなかった。
学んだことを実践してグラフから読み取れるようにしたい。
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sk-kdrni
その他
業務に活用してます。直近と長期の視点で多様に利用したい。
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takeshitamura
営業
営業
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hide_marathon
金融・不動産 関連職
実務に活かしていきます
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macssk
人事・労務・法務
月毎の売上高推移を見て季節的な変動がないか確かめる
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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
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zonosuke28
販売・サービス・事務
販売業務に活用したい。
また、今後の見通しの一つの指標としたい。
どれくらいの期間のデータを取ればいいのか疑問が残った!
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shikay
メーカー技術・研究・開発
適切な時間軸を取る必要がある
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koba_37
人事・労務・法務
売上データや経営データを確認する際、時間軸中で背景にどのような変化や傾向があったのかを意識しながら読み解いていきたい。
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emocreator
マーケティング
時系列分析は、行った施策と行っていない期間を比較するときによく使う。
クライアントにも説明がつきやすい。
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daddyveroo
経営・経営企画
時系列分析で得られたチャートを分類すると、不規則変動、季節変動、循環変動、傾向変動などに分けられることがあることを、今回初めて学びました。もっとも良く使用する分析手法なので、一層解析眼に磨きをかけていきたいと思います。
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kun-me
営業
①グラフをスムーズに使えるツールのスピード感
②傾向を読み取るためのカテゴリーの分け方
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caakatori
営業
時系列分析を一般の分析の中で活用しています。
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sakiyam2
IT・WEB・エンジニア
直近のトレンドと長期のトレンドという2つの視点で分析するのが新たな気づきだった。
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willie
コンサルタント
現在のトレンドを探求する際に非常に有効であると感じた。
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kyoko27
販売・サービス・事務
時系列分析をExcelグラフを使って作成します。
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okadak0207
マーケティング
見せ方で、インパクトを必要以上に与えないように、意識して活用します
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0000350883
営業
今まで見ていたグラフに対する見方が変わった。
直近と長期的な見方は基本で大事だと感じた。
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miu34
営業
小売業において、一年周期はよく検討するが、長期はなかなか使わない指標であるが、厳しい現在のコロナ禍において、過去の疫病後の復活などを参考に未来の指標として新たに検討すべきと考える。
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ponde0627
経理・財務
時系列分析はグラフが見やすいが積み上げ棒グラフにすると個々の変化が読み取りにくくなるので、ウォーターフォールチャートと組み合わせて使うとより効果的だと感じた。
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akira_okano
メーカー技術・研究・開発
エクセルで式を出すところまで説明していただいて、参考になった。
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fm_12345
メーカー技術・研究・開発
時系列分析は身近な分析だが傾向などは知らなかったので勉強になった。
時系列データを分析する際は傾向を当てはめて考えたい。
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emrie
その他
ビジネスにおいてとても基本的な分析手法だと理解しているが、エクセルの利用法などを知らなかったので、もう少し確認したかった。実動でも使いたいが、色々なケースの横軸縦軸について、注意を払ってチェックしようと思った。
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shin_1225
営業
よく使用するデータだが、改めて留意点を知ることができてより理解が深まった。
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779
営業
本研修では、情報をグラフで可視化することで傾向と対策が練られることを学んだ。日々の業務に於いても傾向と対策を講じる資料とし活用したい。
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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
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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。
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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。
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hiroshi73
営業
あああああああああああ
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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。
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mon-mon-mon
メーカー技術・研究・開発
既に活用できている技術であるが、改めて整理できた。
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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。
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yoshida-m
IT・WEB・エンジニア
経営企画業務で見るデータで活躍できる。
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matsu0330
専門職
傾向監視はパソコン管理になってから見に行かないと確認できない。昔は手で書いており確認できていたが、個人個人の能力を上げないと宝の持ち腐れになると感じた。
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fildg113412
マーケティング
売上動向の分析に有効だと感じた
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marikt
マーケティング
異常値についてはその理由を把握した上で深彫する必要があるかどうかを判断していきたい。
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y-endoh
販売・サービス・事務
出生率の長期的な動きをみた時に丙午の影響がこれほどとは思わなかった。
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yonyon74
マーケティング
長期傾向、季節傾向等は見ているものの、異常値や変曲点はデータ取得時に判断がつかず様子見してしまうものもある。丙午の例は何故を深掘りし、影響を明確にしていて非常にわかりやすかった。
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akira_358
人事・労務・法務
出生率の例題で丙午の年が低かった理由が男尊女卑的な日本文化の表れにびっくりした
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sk_20211018
専門職
20年前にこんなわかりやすい動画があればと思いました。
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mt66
金融・不動産 関連職
数値の変動を具体的な出来事と絡めて把握し、タイムラグか発することを認識した上で分析するよう心がけたい。
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sakuma-hitos
メーカー技術・研究・開発
トレンドの流れを読み取る
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tak_fu
メーカー技術・研究・開発
季節変動などの長期トレンドを見るのに役立つ。
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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。
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ni07020809
営業
時系列分析の4要素を意識して可視化することが大切。
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x1043243
営業
時系列分析を通し、将来的な着地点のもと、
今すべきアクションを明確にし取り組む。
アクションと結果は短期ではつながらないケースが多い。
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suzuki_kenichix
IT・WEB・エンジニア
時系列分析で、時間に即したデータの変化をわかりやすく表すことができる。
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t-a-t-a-t-a
営業
月毎の売り上げ推移から今月来月の売り上げを予測するとき
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akatsuki_89
建設・土木 関連職
トレンドを分析するのは未来を予測することに繋がる。
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1624229
マーケティング
・傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動
・直近のトレンドと長期のトレンドを区別する
・変曲点に注意する(1966年は丙午で出生数が少ない)
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ryotaroenergy
経営・経営企画
様々なモノの価格の変動を、長期的傾向とともに短期的なイベントの影響を考えてとらえる。
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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。
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hirokazu-i
人事・労務・法務
エクセルを用いてグラフを作成する部分の説明が、役に立った
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matsunagakz
営業
日々の業務で過去からの傾向を参考に分析することが多いので、馴染みの有る手法です。
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manabiwamaru
営業
どのようなデータを、どのように活用し、何を分析したいかといった目的によって、活用すべきグラフも変わることを意識してグラフを活用していきたい。
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a_nemo
経営・経営企画
これまで各分析がどのようなインパクトを与えるのか意識せず分析してしまっていた部分があったなと反省した。異常値についても切り離すのではなく、なぜ異常値なのかというところに着目することが長期的なビジネスの視点で影響を及ぼすということもわかりよかった。
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banmin
営業
企業のKPIは必要で専門部署まである。何事にも時系列データは必要であり、日々何事も数字化して管理しておくようにしたい。
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ban660
メーカー技術・研究・開発
既にデータ分析など普段から活用している。
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tetsudo-man
販売・サービス・事務
各工場の月次分析に活用できそう。
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yohichi
マーケティング
具体的な事例で取り組みたい。
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mizushu
その他
プレゼンの際などに使用したい。
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matsunaga_m
販売・サービス・事務
時系列で比較することは多いと思います。
販売達成の時系列や商品のピークなど
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k_ishida
専門職
業績の推移などの分析に活用できると感じた。
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mshinagawa
マーケティング
環境ビジネスでは、年別地域別、投資予算費分析で活用できる
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yoshihito_f
経営・経営企画
異常値を切り捨てることなく、理由を把握することの重要性を認識できた。
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h_kouno
販売・サービス・事務
比較的容易に作成分析が可能なので、MR資料に多用していますが、4つの時系列データパターンなどは知りませんでした。わかり易かったです。
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grateful
専門職
度数分析を学びました。
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ohkubo1203
販売・サービス・事務
時系列分析は日ごろからグラフ化しているのでなじみやすい。目線を経営的に見るとさまざまな見方が
できるとかんじました。
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engt
営業
時系列分析に使用するデータの特徴を把握し、実際にグラフ化して活用したい。
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matsu1955
営業
基本すぎてじっくりと分析する機会がないグラフなので、異常値などもっと深く検討する必要があると思った。
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kfujimu_0630
マーケティング
時系列の分析は一見、簡単に理解しやすいように思えるが、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動のどれに該当するかをしっかり見極め、変曲点や異常値にも目を配り、解析することが大切だと分かりました。同じ表を見ていても、深く解析できる人と表面だけしか見れない人とでは、大きく違うので、データを深く解析することを意識し、そこからビジネスのヒントを見つけたいと思います。
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tansansui
営業
時系列分析は時々行いますが、学んだことを踏まえたい。
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takayuki0412
販売・サービス・事務
異常値の要因分析をすることは良くあるが、出来事が影響をおよぼすにはタイムラグがあるということを念頭においておこうと思う。
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haruka_san
販売・サービス・事務
時系列分析をする際、将来の何を予測したいのか明確にして分析することが必要だと感じました。
なぜならば、変動には一定度の傾向があり、その中の異常値や変則点の中に、注視すべき要素が含まれているからです。その注視すべき要素を予測したうえで今後の戦略立案をしていくと、次に起こるかもしれない予想外のイベントに対応できる力が組織に備わっていくと思いました。
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