【時系列データ分析の基本③】関連する情報を集める

資格・勉強

企業でデータ分析業務に十数年携わってきた中年がデータを分析・評価するにあたって文系・理系問わず抑えるべきポイントを簡単に紹介します。

今回のポイントは、

関連する情報を集める

です。

時系列データが一つだけでは、変化の傾向はつかめますがその理由は推測できません。複数の関連する情報と突き合わせることで理由を推測することができます。

関連する情報を集めるポイントについて書いていきます。

関連情報は2つの視点から

時系列データに関する集めるべき情報は主に二種類です。一つは、観測機器・観測手法に関連するもの、もう一つは時系列データのメカニズムに関するものです。

観測機器・観測手法に関連する情報

観測結果が信頼できる数値であるかを担保するために集めます。

間接的に観測対象の変化を計測する仕組みの場合は、実際に計測している対象の時系列データを取得します。測定機によっては簡単に抽出できる場合もありますが、別途計測する必要がある場合もあります。

また、この計測対象がどのようなメカニズムで変動をしているのかについて調査が必要です。場合によっては、関連情報をさらに計測する必要があります。

時系列データのメカニズムに関する情報

時系列データがどの事象によって変化したのかを確認するために、関連する情報を集めます。

何が関連するのかわからない場合は、関連する学問を調べることで目星をつけられると思います。

関連する学問を調べる時はいきなり難しい参考書に手を出さずに、入門書やWebなどで簡単に説明されている資料を参考にします。

まとめ

時系列データ分析の基本は、関連する情報を集めることです。

特に、観測機器・観測手法に関連する情報は見落とす場合があるので気を付けてください。

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