語彙
| English | 意味 |
|---|---|
| sales forecasting/seɪlz ˈfɔːkæstɪŋ/ | 売上予測 |
| time series/taɪm ˈsɪəriːz/ | 時系列データ |
| trend/trɛnd/ | トレンド |
| seasonal/ˈsiːzənl/ | 季節変動 |
| moving average/ˈmuːvɪŋ ˈævrɪdʒ/ | 移動平均 |
| extrapolation/ekˈstræpəleɪʃn/ | 外挿 |
次四半期の売上予測
- 工場は次四半期にどの程度生産すべきか？過剰注文すると在庫が積み上がり、不足则売上が減少する。
- 売上予測は過去のデータを用いて未来を予測する。
探索
売上予測実験
売上＝トレンド＋季節変動
売上のトレンドに沿って進み、予測値と実績値がどう分離するかを見る。
実践
時系列データとは：
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
時系列は、一定の期間にわたって変数を記録するものです。
実践
時系列の長期的な根本的な方向性は、その______です。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
トレンドとは、移動平均が明らかにするものです。
時系列分析
- 時系列とは、一定間隔で記録されたデータ（例：四半期ごとの売上）である。
- それは長期のトレンド、季節変動、およびランダムノイズに分解される。
売上は底上げ傾向のトレンドの周りに季節的に振動している。
実践
4四半期の売上高は30, 34, 28, 32です。4四半期移動平均はいくつですか？
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
(30 + 34 + 28 + 32) ÷ 4 = 124 ÷ 4 = 31.
実践
移動平均の主な目的は：
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
データを平滑化することで、トレンドが際立ちます。
移動平均法
- 移動平均は短期の変動を平滑化してトレンドを明らかにする。
- 4四半期移動平均は、各4つの連続する四半期の平均を取る。
Example
** worked example.** 4四半期における売上が20, 24, 18, 26の場合、平均値は (20+24+18+26) ÷ 4 = 22 — 季節変動が平均化された平滑化されたトレンド値である。
売上は滑らかな底上げトレンドの周りに季節的に振動している
実践
外挿法は、将来も過去のトレンドが続くと仮定します。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
条件が変われば、この仮定は成立しません。
外挿とその限界
- 外挿は過去のトレンドを未来に延長して予測を行う手法である。
- 未来が過去と同様に振舞うことを前提とするため、環境が変化した場合（新規競合他社、景気後退など）、リスクが高い。
Watch out
**予測は事実ではない。**外挿はトレンドが維持されている間にのみ有効である。新参競争者、技術革新、不況といった急激なショックにより、確信を持って行った予測が大きく外れる可能性がある。
理解できましたか
Key idea
- 時系列はトレンド、季節変動、およびノイズに分解される
- 移動平均はデータを平滑化して底上げトレンドを明らかにする
- 外挿はトレンドを未来へ投影する — 環境が変化する場合リスクがある