時系列の概要

Tableauで学ぶ時系列分析

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

時系列データとは？

• 一定または不定の間隔で時系列に取得された観測の並び

• 粒度はデータ収集の期間を指す（例：日次、週次、月次など）

典型的な時系列データの例：

• 日次燃料価格
• LinkedInの投稿時刻
• eバイクの利用パターン

¹ https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=33562

単変量か多変量か？

単変量

• 単変量時系列は、1つの変数を時系列で分析（例：ここ数年の製品売上）

多変量

• 多変量時系列は、時間とともに測定された複数変数の分析

連続か離散か？

連続時間モデル

• データが連続的に観測され、固定間隔でない場合に使用（例：株価）
• 観測間の正確な時間間隔を考慮する

離散時間モデル

• データが一定間隔で記録される場合に使用（例：日次降雨量）
• 観測間の時間間隔は考慮しない

日時の整形

• 代表的な日時の整形関数：

- DATENAME()
- DATEPART()
- DATETRUNC()

• 整形関数は、関心の粒度に合わせて日時文字列を操作（例：年→四半期）

日時の探索

• 代表的な日時の探索関数：

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

• 探索関数は時系列データを用いた計算に特化（例：購買間の経過日数）

データセット - Citibikeデータ

練習しましょう！

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