【用語解説】時系列解析とは？学べる大学の学部・学科も紹介

時系列解析とは？

時系列解析とは、時間の経過に沿って記録されたデータを分析し、その変化の傾向や周期性、将来の動きを予測する分析手法のこと。売上や株価、気温、人口、電力使用量など、一定の時間間隔で蓄積されたデータを扱う際に用いられる。

時系列データは、単なる数値の集まりではなく、「時間」という要素が重要な意味を持つ。そのため、長期的な増減の傾向（トレンド）や季節ごとの変動（季節性）、景気循環などの周期的な変化を分析し、将来の予測に役立てることができる。

近年ではAIや機械学習の発展により、従来の統計手法に加えて高度な予測モデルも利用されるようになり、データサイエンスの重要な分析分野として注目されている。

商品の需要予測や売上予測、株価や為替の分析、天気予報、交通量の予測、感染症の流行予測など、時間とともに変化するデータの分析に幅広く利用されている。また、工場設備やIoTセンサーから得られるデータを分析し、故障の予兆を検知する技術にも応用されている。

将来の変化を予測し、適切な意思決定を支援できることから、企業経営や研究開発、行政などさまざまな分野で欠かせない分析手法となっている。

時系列解析を専門的に学ぶには、「データサイエンス」系や「情報」系、「経済」系の学部・学科がおすすめだ。統計学や確率論、機械学習、プログラミングなどを基礎から学ぶことで、時間とともに変化するデータを分析・予測する技術を身につけられる。

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