サプライチェーンのためのタイムシリーズ解説（3分）

説明

タイムシリーズは、ビジネスで使用される最も基本的で多目的な数学的ツールの1つであり、統計モデルをサポートするために使用されます。タイムシリーズは、特定の時点に関連付けられたデータポイントの系列で構成されます。タイムシリーズは、企業の売上、製品価格、リードタイムなど、年次、月次、日次、さらには時間単位での進化をモデル化するために頻繁に使用されます。

タイムシリーズ予測の用語の中には、ベースラインと呼ばれる主要なレベル、トレンドと呼ばれる長期的な進化、季節性と呼ばれる周期的な変動、およびノイズと呼ばれるその他のランダムな変動があります。これにより、定期的なサイクルに関連するデータの変動を、基礎となる減少または増加トレンドから区別することができます。

ただし、タイムシリーズは現実の非常に単純化された描写であるため、データの誤解が頻繁に起こります。たとえば、カレンダーの月は、時間を区切るやり方としては多少任意的なものであり、ビジネスの観点からは均質ではないという幻想に陥るべきではありません。月の日数や週末の数の不均等は、データの見かけ上の不一致の説明となる場合があります。

データの収集方法を知り、タイムシリーズ予測の制約を認識することは、適切な予測方法を選択する際に不可欠です。