サプライチェーンの時系列分析 - 3分で解説

説明

Time series は、統計モデルを支援するためにビジネスで使用される最も基本的かつ多用途な数学的手法の一つであり、特定の時点に関連付けられた一連のデータポイントから構成されています。時系列は、企業の売上高、製品価格、lead timesの進化を、年次、月次、日次、あるいは時次単位でモデル化するためによく用いられます。

時系列予測の用語では、基準線と呼ばれる主要なレベル、トレンドと呼ばれる長期的な変化、seasonalityと呼ばれる周期的または定期的な変動、そしてノイズと呼ばれるその他のランダムな変動が存在します。これにより、規則的なサイクルに関連するデータの変動を、基礎的な減少または増加傾向から区別することが可能となります。

しかし、時系列は現実を非常に簡略化した表現であるため、データの誤解釈が頻繁に起こります。例えば、カレンダーの月は時間を区切るやや恣意的な方法であり、ビジネスの観点から見ると月が均質であるという幻想を抱いてはなりません。月ごとに異なる日数や週末の数は、最初はデータの不一致として現れるかもしれない現象を説明する一因となることがあります。

データがどのように収集されるかを理解し、時系列予測の限界を認識することは、適切なforecasting methodを選択する際に不可欠です。