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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。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■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■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■　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。■■■■■■■■■■■２）生データの対数変換■■■■■■■■■■■　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。　■■■■■■■■■■■■■■■３）ts関数を使用したデータ変換■■■■■■■■■■■■■■■　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。------------------------------------------------