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。
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。
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。
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。
基本的なことなのでしっかりと理解したい
異常値にも注目して取り組んでいきたい。
理解できているようでできていない項目の再確認ができました。
丙午の事例とタイムラグはふに落ちしました。
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
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。
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。
時系列分析を学びました。
＊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。
異常値を切り捨ててしまわないよう留意したい。
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
近似曲線の使い方がわかった、活用してみたい。
企業の分析に役立つ
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。
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。
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。
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。
将来予測を立てるのにＥｘｃｅｌ表活用すると便利である。
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。
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。
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。
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。
何にでも。研究でもマーケティングでも。
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。
おさらいとして良かったです！
データのまとめ方と考察の仕方の確認である。
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。
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。
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。
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。
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。
近似曲線の数式から数値を出す方法は活用したい
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。
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。
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。
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。
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
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
株や為替を解析する上でも使えそうな知識であった．
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。
最後の問題がよくわからなかったです。
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。
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．
時系列の使い方、またみる点がよくわかった
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。
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。
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。
業務に活用できると思いました
確認テスト3の解説がほしい。
現在と過去の社会的動向を探るときに使える
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。
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。
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
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。
装置の分析に戦力になるはずだと思います。
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。
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。
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。
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。
トレンドの流れを読み取る
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
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。
データ分析に役立てたいと思います。
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。
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．
推移は大切である、周期をどの範囲でとるかによって、並みの出方が変わる
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
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。
とても勉強になりました。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。