ビッグデータの整理、統計分析、ARIMAモデルを用いた時系列解析について

1. 提供するデータ • データ範囲: 2020年10月18日～2023年12月11日 • 件数: 201,059件 • 収集項目: • 性別（男性/女性） • 年齢（具体値、後に10歳刻みでカテゴリー化） • 職業 • 施術日（後に曜日・季節に変換） • データ形式: CSVまたはExcel（必要であればデータの匿名化済み） 2. 依頼する解析内容 (1) データの前処理 • 欠損値の確認・処理（リストワイズデリートを適用） • 異常値の除外（年齢が10歳未満または80歳以上） • 年齢を10歳刻みでカテゴリー化（10代、20代、・・・50代以上） • 施術日から以下を抽出： • 曜日（平日/週末） • 季節（春、夏、秋、冬）（3 月～5 月を「春」、6 月～8 月を「夏」、9 月～11 月を「秋」、12 月～2 月を「冬」） (2) 記述統計 • 性別、年齢層、職業ごとの分布を算出 • パーセンテージ • 平均値、標準偏差 (3) 時系列解析 • モデル選定: ARIMAモデル（最適モデルの選択、AIC/BICを基準） • 目的: • 時間的なトレンド解析（施術件数の増減傾向の可視化） • 季節性パターンの特定（夏季・冬季のピークの検証） • COVID-19パンデミック後の影響を検証 • 中断時系列分析 • 介入点: 2022年3月21日 • 即時的および長期的影響の評価 (4) 人口動態の影響解析 • 多変量回帰分析（GLM） • 従属変数: 施術件数 • 独立変数: 性別、年齢層、職業 • 相互作用効果の検討（例: 性別×年齢層、職業×年齢層） • オッズ比（OR）と95%信頼区間の算出 • Bonferroni補正による多重比較調整 ご質問がありましたら、気軽にお問い合わせください。 応募をお待ちしております！