時系列データ

時系列データとは、時間軸に沿って観測・記録される一連のデータの集合です。売上の日次推移やシステムのCPU負荷のログ、株価の変動などが典型例です。単なるデータの羅列ではなく、時間的な順序を持つ点が最大の特徴です。

分析では、トレンド（長期的傾向）、季節性（周期的な変動）、循環変動などを分解・抽出することで、データの背後にあるパターンを理解します。移動平均やARIMAモデルなどの手法を用いて、過去のデータから将来の値を予測することが可能になります。ビジネスの意思決定やシステムの異常検知に広く活用されます。

試験では、データ分析やシステム運用の文脈で問われます。特に、トレンドを見抜くための可視化手法や、周期性を持つデータの扱いに注意が必要です。また、データのサンプリング間隔が適切でないと、正しい分析結果が得られないといったサンプリング定理に近い概念も関連して問われることがあります。