時系列予測とは?親切に技術的説明抜きで紹介

時系列の定義


著者Joannès Vermorel、2012年1月推敲

時系列とは日にちのリストであり、各日にちは値(数)に結びついています。時系列は構造化されたデータ表現です。見た目には時間の経過とともにカーブが変化していきます。例えば、毎日の商品の売上げは時系列を表していると言えます。

小売業または製造業では、時系列は重要になります。なぜなら時系列は商品の売上げまたは製造の流れの最も「基準的な」表現だからです。時系列でビジネスを示すことは、マネジャーにとってビジネス活動を「視覚化」するための一助となります。

時系列のサンプル

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上のグラフは二つの「月ごとに集計した」時系列を表しています。the United States Web Searchが行う活動の2つの探索式で、クラウドコンピューティングasp.net mvcです。

時系列を予測する

時系列を予測するというのは、過去の値を未入手の未来の値に延長させて考えることです。予測は一般的に在庫レベル、製造許容量やスタッフレベルなどの分野を最適化するために使われます。

時系列予測を定義する二つの主な’’’構造的変数’’’があります:

  • 期間は集約レベルを表します。サプライチェーンで最も一般的なのは、月ごと、週ごと、日ごとになります(在庫最適化のため)。コールセンターでは一般的に15分となります(スタッフ最適化のため)。
  • 水平軸は予測が必要な将来の期間数を表します。供給プロセスでは水平軸は一般的にリードタイムに等しいかそれ以上になります。

    次に、期間の定義について微調整が必要になってきます。主にカレンダーのアーティファクトがそれです。例えば、ある企業は各月の集約をN日目に開始するとします(その月の初日ではなく)。しかしNが28より大きい場合、すべての月が28日以上あるとは限らないために問題となります。

Lokadのアプローチ: 私たちは時系列予測サービスを提供しています。時系列予測には多くの異なるアプローチがありますが、Lokadは純粋な統計的方法を使っています。詳細については予測技術をご覧ください。