時系列データ

時系列は、例えば日々の在庫価格や週間売上データなど、一定の間隔で行われた測定値を順番に収集したものです。測定値は対象となるもので、各系列は一般的に次のように区分されます。

• 従属変数: 予測したい系列です。
• 予測値: 広告予算を使用して売り上げを予測するなど、ターゲットの説明を支援する系列です。予測値は、ARIMA モデルでのみ使用できます。
• イベント: 販売促進など、繰り返し発生する予測可能な出来事を説明するために使用する、特別な予測値の系列です。
• 干渉: 停電や従業員のストライキなど、1 度だけ発生した過去の出来事を説明するのに使用される、特別な予測値の系列です。

間隔は、どのような時間の単位でも表すことができますが、すべての測定において一定の間隔である必要があります。さらに、測定のないいかなる間隔も、欠損値に設定される必要があります。そのため、測定 (欠損値がある場合を含めて) がある間隔数は、データの履歴スパンの時間の長さを定義します。