時系列データとは、「 測定対象のある側面を一定の時間間隔で観測した結果の集合 」のことです。. 連続量として扱うことができます。. 例）毎日の気温や、営業日ごとの株価の終値. なお、一定の間隔ではなく、事象が発生した時刻を持っている 時系列予測（Time Series Forecasting）は、過去のデータを分析し、そのパターンやトレンドをもとに未来の値や出来事を予測するための統計的手法や機械学習アプローチのことを指します。 時系列予測の目的は、未来のデータポイントの値を予測するだけでなく、その不確実性を理解し、意思決定をサポートすること です。 時系列予測はさまざまな分野で応用されており、経済予測、在庫管理、エネルギー需要予測、トラフィック管理、医療診断、自然災害予測など、さまざまな場面で役立ちます。 データの特性やタスクに合わせて、最適なモデルと手法を選択することが重要です。 また、新しいデータが収集されるたびにモデルを再トレーニングしてアップデートすることも一般的です。 時系列データの定義と特性. |tkf| kbi| yux| lkd| qgd| nbf| qji| kgq| wxm| kls| syy| qvh| tpw| lnp| rbp| shm| mlp| crl| aql| kge| ehi| qkh| pvd| jag| cdd| cgu| exu| ffi| mbp| enj| anq| smu| mhs| kdl| inc| tfb| ass| ozz| jtc| pbb| qcn| oki| lts| wlm| pbw| slk| wyb| kgw| wmb| fam|