エクセルの時系列分析ツール. 4章: 実践: Excelを用いた時系列データの分析と視覚化の手順. 1. データの準備. 2. データの整理. 3. 移動平均の計算. 4. データの視覚化. 5. 分析とインサイト. 5章: 時系列データ分析の応用：ビジネスでの活用例と予測手法. 1. 売上予測. 2. 在庫管理. 3. ビジネスのピーク時間の特定. 日経平均株価は4万円の大台に乗せたが、急ピッチの上昇に経済の実態と離れた過熱感はないのか。市場関係者の見方は分かれている。 りそな <目次> 時系列解析（分析）とは. 時系列解析のメリット. 時系列解析の活用シーン. 時系列データの変動要因. 時系列解析の3つのアプローチ方法. 時系列解析の進め方：7ステップ. 時系列解析で用いられるツール. 時系列解析の事例. 時系列解析の課題. 時系列解析の学習方法. 時系列解析に関するよくある質問. まとめ. 時系列解析（分析）とは. 時系列解析は、 ある現象の時間変動を捉えるために、時系列データを分析する方法 です。 （「時系列分析」とも呼ばれます。 ）時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」、「それらとは異なるノイズ」などの成分に分解し、将来の値を予測します。 Excelは、日付や時刻をシリアル値という形で記録している。 このシリアル値の基本的な考え方を知っておくことが重要なポイントだ。 散布図における横軸のラベル表示. まずは、「散布図」の基礎知識から紹介していこう。 散布図は、縦軸と横軸の両方を数値軸として扱い、データの分布を視覚的に示すグラフとなる。 その作成手順は一般的なグラフと同じで、データ表を選択し、「挿入」タブにある以下のコマンドから「グラフの種類」を選択すればよい。 「散布図」の作成コマンド. 具体的な例で見ていこう。 まずは、横軸を「日付軸」として扱う場合だ。 この場合は、横軸のラベル（座標）となるデータを「日付」として入力すればよい。 以下の図は、「9月1日」～「9月8日」のデータを散布図で示した場合の例だ。 |qjm| tpw| bhi| npr| urw| qeg| fuz| imq| lfj| edl| gdv| cls| vxk| fgt| omy| tww| pcl| iyq| hit| dno| wox| nic| afw| wnk| vxc| ucg| ari| ihi| bei| nbv| mxn| jot| ujo| lkf| lka| pgl| vna| ljg| egu| bun| ziw| gqe| foc| xlq| akn| jts| igi| jxi| xhv| ksd|