季節性を図示

Joannes Vermorel

季節性は予測を改善するために活用できる最も強力な統計パターンのひとつです。下図には、週次で集計された4つの時系列（159週分）が示されています。実データは赤、予測値は紫で表されています。縦の灰色のマーカーは1月1日を示します。

季節性を説明する際、誰もが（Lokadも含めて）ここにある最初の3つの系列のように、長期間の時系列を使う傾向があります。確かに、それはより_visual_でより_appealing_です。

しかし、長期間の時系列はあなたの 通常 の状況を表すものではありません。平均して、消費財の寿命は3年または4年に過ぎません。したがって、長期間の時系列は通常、データセットの中でごく少数です。さらに悪いことに、それらの長期間の時系列は、他の 短命な 製品の挙動を反映していない 外れ値 である可能性があります.

上図では、短い4番目の時系列が、1年未満のデータであるにもかかわらず、はるかに代表的なケースとなっています。しかし、そのような状況では、季節性をどのように活用できるかがずっと不明瞭です。Lokadの方法は、複数の時系列分析を用いることにあります.

当社の季節性の定義に関する記事で、さらに詳しく学んでください。