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時系列分析 ~時系列にデータ分析し、将来予測に活用する~

  • 0h 8m (7sections)
  • 分析
  • 初級

こんな人におすすめ

・データ分析の基礎的な知識を学びたい方
・時系列データをビジネスに活用したい方

このコースについて

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す。データの収集がしやすくグラフの作成も比較的簡単だといわれる時系列分析は、皆さんにとって取り掛かりやすい分析手法の一つではないでしょうか。
しかし、ビジネスで使いこなすためにはどのようにしたら良いでしょうか。

本コースでは、時系列分析に使用するデータの特徴と、実際にグラフ化する方法、そして活用の留意点を解説しています。

コース内容

  • 今回学ぶ内容
  • 時系列分析とは
  • 時系列分析の活用場面
  • 時系列データとは
  • 事例①:トレンドの傾きをみる
  • 事例②:変曲点や異常値
  • 留意点

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

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。

    2020-05-05
  • 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。

    2020-08-11
  • 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。

    2020-02-23
  • 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。

    2021-04-11
  • 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。

    2021-08-12
  • 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。

    2020-03-03
  • 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。

    2020-02-21
  • 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。

    2021-04-01
  • 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。

    2020-12-09
  • 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。

    2020-03-03
  • 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。

    2020-02-23
  • 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。

    2021-04-20
  • 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

    2021-04-21
  • 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。

    2022-08-10
  • 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

    2022-02-15
  • 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

    2021-04-12
  • 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。

    2020-07-06
  • wingfield

    経営・経営企画

    業績やマーケット実績データの分析

    2023-11-08
  • 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。

    2023-12-04
  • 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

    2021-09-05
  • yuko625830

    営業

    営業業務に活用できると感じた。

    2023-11-18
  • 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・・・。

    2022-08-20
  • 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。

    2023-07-23
  • 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。

    2021-09-09
  • 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。

    2021-05-06
  • 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。

    2023-09-07
  • 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。

    2020-07-25
  • takeshitamura

    営業

    営業

    2021-11-13
  • hide_marathon

    金融・不動産 関連職

    実務に活かしていきます

    2021-07-10
  • 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

    2022-09-04
  • 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

    2020-05-18
  • 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!

    2023-09-12
  • 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

    2023-11-03
  • 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。

    2021-10-25
  • 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。

    2022-03-31
  • 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。

    2021-02-03
  • 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

    2022-03-13
  • caakatori

    営業

    時系列分析を一般の分析の中で活用しています。

    2021-05-28
  • 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。

    2023-08-16
  • 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。

    2023-10-03
  • 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。

    2022-04-03
  • 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

    2022-11-07
  • 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。

    2020-10-05
  • 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。

    2022-03-27
  • 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。

    2020-09-16
  • 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。

    2020-08-18
  • 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。

    2020-09-22
  • 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

    2020-04-15
  • 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。

    2020-05-06
  • 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。

    2020-06-08
  • hiroshi73

    営業

    あああああああああああ

    2023-11-06
  • 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。

    2020-04-23
  • 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。

    2020-12-17
  • 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。

    2020-05-11
  • 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。

    2021-11-15
  • 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。

    2020-09-14
  • svjeon

    マーケティング

    売上動向の分析に有効だと感じた

    2024-03-26
  • 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。

    2021-05-05
  • 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。

    2023-03-13
  • 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。

    2021-12-19
  • 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

    2021-09-09
  • 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。

    2022-10-09
  • 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。

    2022-07-08
  • sakuma-hitos

    メーカー技術・研究・開発

    トレンドの流れを読み取る

    2020-03-08
  • 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。

    2021-12-01
  • 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。

    2020-05-11
  • 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。

    2020-10-11
  • 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。

    2022-09-06
  • 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。

    2023-09-26
  • 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

    2021-06-22
  • 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。

    2021-03-26
  • 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。

    2022-06-02
  • 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。

    2020-05-14
  • 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

    2021-09-19
  • 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。

    2022-06-07
  • 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。

    2023-05-29
  • 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。

    2021-05-03
  • 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。

    2021-12-10
  • 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。

    2022-12-04
  • yohichi

    マーケティング

    具体的な事例で取り組みたい。

    2021-07-18
  • mizushu

    その他

    プレゼンの際などに使用したい。

    2022-12-13
  • 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

    2022-12-14
  • 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。

    2022-05-30
  • 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。

    2023-09-28
  • 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。

    2024-03-16
  • 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。

    2022-01-23
  • 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。

    2024-01-16
  • 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。

    2021-01-11
  • 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。

    2020-08-01
  • 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。

    2023-12-30
  • 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。

    2023-11-19
  • r_66

    マーケティング

    業務で利用度の高い時系列分析の理解が深まりました。

    2020-07-10
  • kr_12

    その他

    馴染みがある分析手法であった。留意点で学んだことを忘れずに今後も活用していきたい

    2021-09-08
  • koike_3234

    その他

    グラフで可視化することで異常値等を発見するキッカケになることがわかりました。業務でも過去の商品出荷状況を把握する際にグラフを多用すれば仕入れの際に参考になるのではと感じました。

    2021-10-10
  • sakura39

    営業

    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。

    2020-04-28
  • mimotomo

    メーカー技術・研究・開発

    今あるデータの分析とこれから目的をもってデータ取るときの参考になりました。目的があって、このデータを時系列で取っていくなどでも活用できるものでした。また、視覚的に見えるグラフ化も大事な点でした。視覚的にみることで異常値を発見しやすくなると思いました。

    2023-06-26
  • t_mura

    営業

    現在、すでに営業の受注データの分析で活用している

    2020-11-12
  • k_iz

    建設・土木 関連職

    年間を通して月毎の売上動向を分析し、業務が多忙になる時期の見極めに活かすことができると思う。

    2022-06-19
  • iw0902

    営業

    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。

    2020-04-27
  • ohwashi

    経理・財務

    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。

    2020-05-06

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