時系列データとは?時間を刻むデータ

AI

時系列データとは何か

データを扱う際、「いつ取れたのか」が重要な役割を果たすものがあります。例えば、今日の「10時」と「15時」の気温は順番を入れ替えることができませんが、果物の写真集に載っているリンゴやバナナは並び順を自由に変えられます。このように、時間という軸に沿って並んでおり、前後関係(順序)に意味を持つデータの塊を時系列データと呼びます。

歩いた足跡のように捉えよう

時系列データとは、時刻や日付という「順番」に従って取得・記録されたデータの総称です。株価の変動や気温の変化など、前後の関係性が意味を持つ情報を持ちます。AIによる未来予測(時系列解析)を行うための最も基本となる素材です。

 砂浜に次々と残された「足跡」を想像してください。一つ一つの足跡は単独ではただの凹みですが、時間軸という視点で見ると「ここからここまで歩いてきた」という軌跡(ストーリー)が見えてきます。時系列データも同じで、バラバラの数値ではなく、前回の状態と連動しながら変化しているのが特徴です。

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一言🐾

💡 過去のデータと連動しているのが特徴。データの欠損がある場合は、補完を検討しましょう。

おまけ:画像生成AIに説明させてみた

※ここからは検証コンテンツです。
画像内の説明には誤りが含まれる可能性があるため、本文の解説とは分けています。

 相変わらずきれいな画像ですね。時系列データ自体が用語聞けばわかるので、説明不要かと思います。
評価:★★★★☆

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