Rによる時系列データの解析ポイント

依頼を受けて時系列データから”パターン抽出”を行いました。

そのときに工夫したポイントを３つ紹介します。

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１）周期の区切り方でエクセル表の”列”と”行”の項目が変わる

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　1週間ごとの周期でパターンを知りたい場合、「１週目」「2週目」…　を

　行名にすることによってRにおけるその後の解析が簡単になります！

　もちろんデータによって列名は変化しますが、例えば「月曜日の売上」

　「火曜日の売上」…というものが想定できます。

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２）生データの対数変換

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　すべてのデータに言える事ではないかもしれませんが、対数変換を行うこと

　により、より周期予測が当てはまりやすくなりました。

　生データに”０”が複数入っている場合や、値に大きな振れ幅がある際に有効

　です。

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３）ts関数を使用したデータ変換

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　いろいろなライブラリ（賢い人がつくってくれたプログラムのまとまり）を

　利用する際に、時系列データの解析においては『ts関数』によるデータ変換

　が必須であることが分かりました。

　ts(データ名,start=c(年,月),frequency=区切りたい周期)

　例えば、dfという2000年から1年ごとの売上データを変換するときは、

　ts(df,start=c(2000),frequency=1)

　とすると、変換できます。

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以上です。

これ以降の解析は様々ですが、不明点や具体的に相談したい内容がございましたら、いつでもご連絡ください！