時系列の分解

概要

時系列の分解（Decomposition of time series）は、時系列データをその構成要素に分解するプロセスです。時系列データは、時間に沿って観測されるデータの系列であり、トレンド、季節性、周期性、ノイズなどの要素から構成されていることがあります。

時系列の構成要素

• トレンド（Trend）: データの長期的な傾向や変動を示す成分です。トレンドは、データが上昇または下降する傾向があるか、あるいは平坦な傾向を持っているかなど、データの大まかなパターンを示します。
• 季節性（Seasonality）: データが一定の周期で繰り返される成分です。季節性は、特定の季節や時期におけるデータのパターンや変動を示します。例えば、毎年同じ時期に売り上げが上昇する場合などが考えられます。
• 周期性（Cyclical）: データが長期的な周期で変動する成分です。周期性は、季節性よりも長期間にわたる変動パターンを示します。例えば、経済の景気循環やビジネスサイクルなどが周期性の一例です。
• ノイズ（Irregular/Residual）: データに残るランダムな要素や予測できない変動の成分です。ノイズは、他の成分に分解された後のデータの残差部分と見なすことができます。

時系列の分解の重要性

時系列の分解により、データの特性を把握し、傾向や季節性、周期性などの成分を個別に分析することができます。これにより、データのパターンやトレンドを理解し、将来の予測や分析に役立てることができます。

時系列の分解の手法

時系列の分解には、移動平均法、ローパスフィルタ、ホルト・ウィンタース法、ARIMAモデルなどの手法やアルゴリズムが使用されます。これらの手法は、トレンドや季節性などの成分を抽出するために利用されます。