時系列分解は、複雑な時系列を、トレンド、季節性、ノイズなどの構成要素またはコンポーネントに分割する方法です。時系列とは、一連の時間における一連のデータ ポイントです。複雑な時系列は、基礎となるパターンを特定して予測モデルを作成するために、その構成要素に分割できます。時系列分解は、ビジネス分析、財務予測、その他の予測関連タスクでよく使用されます。
時系列分解を使用すると、時系列を構成するさまざまなコンポーネントを識別できます。これらのコンポーネントは、基礎的な傾向や季節性など、さまざまなパターンや関係を特定するのに役立ちます。トレンドは時系列の一般的な方向、季節性は一定の間隔で繰り返される時系列の傾向、ノイズはトレンドと季節性を中心とした時系列のランダムな変動です。時系列をこれらのさまざまなコンポーネント部分に分解することで、基礎となるパターンを特定して分析し、それらを予測やデータの動作の理解に使用することができます。
時系列を分解する最も一般的な方法は、時系列を傾向、季節性、周期性、不規則性の 4 つの要素に分割する加算モデルです。相加的モデルは、時系列のコンポーネントが相加的であることを前提としています。つまり、時系列はコンポーネントの合計として表すことができます。相加的モデルは将来の傾向を予測するのに役立ち、データの根底にあるパターンについての洞察を提供できます。
時系列分解を使用して、同じパターンを示す特定の期間を特定することもできます。これらの期間を使用して、より正確な予測を作成し、より優れたモデルを構築できます。さらに、時系列分解を使用して、データ内の外れ値や予期しない動作を特定できます。
時系列分解は、データ分析と予測のための貴重なツールです。複雑な時系列をその構成要素に分割することで、根底にあるパターンや関係をより深く理解できるようになります。これにより、予測が改善され、モデルがより正確になる可能性があります。
