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時系列のデータを分析して将来の売上を予測しよう

2016年 6月 15日
時系列データとは

ある現象の時間的な変化を、連続的に(または一定間隔をおいて不連続に)観測して得られた値の系列のことです。

つまり、時間の経過に沿って記録されたもので、年月や月日とともにデータの変動や推移を見ているものです。例えば日々の売上結果や、月別の売上データなどもそれにあたります。

時系列分析とは

時系列分析では、年月や月日のデータの推移から特徴や傾向を探ります。

時系列データがもつ4つの変動要因

時系列データが持つ4つの変動要因について紹介します。時間軸でデータが変わっていく要因として、次の4つがあるという前提が挙げられます。

傾向変動

長時間見た場合上がっているのか、下がっているのかという傾向

季節変動

毎年繰り返しのある変動です。(チョコレートが2月に売れるなど)

循環変動

季節変動に当てはまらないある期間での周期性や繰り返し起こっている傾向

不規則変動

上記3つで表現されない動き(イレギュラーな動き)

実際はこれら4つの要素は独立して測定されるわけでなく、全ての要素が組み合わさった結果としての時系列データが測定されると考えます。4つの要素が影響していることは理解しておくべきでしょう。

時系列のデータ分析を行う方法

実際に時系列データを読み解くには、専門的な知識が必要です。
そこで今回は簡単にできる時系列データの分析方法をご紹介いたします。

時系列の売上金額推移

上記グラフはチョコレートの売上です。夏の時期には売上が落ち込みますが毎年、冬の時期に消費が増加し、特に2月にピークを迎えます。では、市場全体では上昇傾向にあると言えるでしょうか?
※データは総務省の家計調査

傾向を見るためには、以下のように過去12か月間の平均をとっていきます。
2010年の12月は2010年の1月から12月までの12か月間の平均金額を、2011年の1月は2010年の2月から2011年の1月のまでの12か月間の平均金額をと繰り返し、平均金額を出していきます。

時系列データの整理

その平均金額をグラフにしたものが下記の図になります。

時系列分析から見た売上の傾向

時系列データ分析からわかる傾向

全体的に見ると上昇傾向にあることがわかります。これは12か月間の月別の周期を取り除いた状態になります。実際にはこれ以外にも季節変動、循環変動、不規則変動という3つの変動がありますが、大まかな変動のデータを読み解くことができます。
今回はチョコレート例にとっておりますが、店舗や企業の場合、売上金額や商品ごとの売上でも分析を行うことができます。売上の変動が激しく、全体的に上昇傾向なのか、下降気味なのか、そうした情報をもとに商品の統廃合の検討など判断する際に活用することができます。

時系列データ分析を使いこなすと季節や循環もわかる

また、実際の時系列分析では、その他にも季節変動や循環変動など多様な変動を組み込むことができます。
どの時期が上昇するのか、長期的な周期の変動はどうなのかなど様々な変動から売上などの数値を予測していきます。時系列データを用いることで将来の予測をしていくことが可能です。そのためにも日々の記録をつけていることで分析に移ることができますので、必ずデータを記録していくことが大切です。