「時系列データ」は、あらゆるビジネスで活用可能です。
流通・小売業、アパレル、製造、金融などを筆頭に、
時系列データを活かすことで、経営資源の効率化をはかることが可能です。
売上データを分析したい！
売上や需要の予測をしたい！
土地や賃料などの将来を予測したい！
といったことは、時系列分析を行うことで、
（ある程度の）根拠をもって、予測できます。
根拠を示しながら、説明やプレゼンを行えば、
相手を説得しやすく、あなたのビジネスを加速させることができるのではないでしょうか。
そこで本記事では、
時系列分析ってなに？どんな手法があるの？
時系列分析をエクセルで実行するには、どうしたらいいの？
時系列分析を学ぶためにおすすめの書籍はないの？
といったあなたのために、学びやすい本をご紹介します。
「時系列分析」を「エクセル」でやりたいあなた、こちらの書籍はいかがでしょうか
本書は、「時系列分析」の実用的な手法を、豊富な事例を示しながら、
「エクセル」でできるように解説された1冊です。
本書は、2部構成となっています。
第1部の解説編では、
時系列分析とは？からはじまり、実用的な手法の解説が具体的にされています。
具体的には
- 単回帰分析
- 重回帰分析
- 成長曲線
- 予測手法（差の平均法、指数平滑法、ブラウン法、移動平均法）
- 最近隣法
- 灰色理論
などです。
こちらで理論的なポイントや、各手法の中での様々な選択肢の候補、分析の際の注意点などを学ぶことができます。
例えば、単回帰分析では、1次式による近似から、対数近似、べき乗近似、指数近似といったバリエーションを系統立てて理解することができます。
他の手法も同様に、系統立てて手法を整理することが出来ます。
また、それぞれの手法は、エクセルの操作画面のスクリーンショットとともに解説されており、どのボタンをどのタイミングで操作して行くのか、といった細かいところもシッカリ示されています。
初学者の方でも迷子になることなく、分析例を辿ることが可能で、手を動かしながら理解したい方も学びやすいように工夫されています。
第2部の予測事例編では、第1部の手法を用いて、実際のビジネス事例についての予測例が示されています。
事例としては、以下のデータを使った予測がされています。
- 道路の面積データ
- 広告総額データ
- 農林業就業者データ
- 繊維業界の電力量データ
- プログラムの累積バグ数
- セミナーの受講申込数
- 市場の需要額
- スーパーの販売点数と予測
- テナント賃料の予測
- 量販店の来期の売上予測
といったもので、データの出典がきちんとついているのもうれしいところです。
加えて、同じデータについて、異なる手法を使って予測した例もあり、両者を比較することで、手法の理解を深め、自分で手法を選ぶ際の参考にもなるかと思います。
ただし注意点があります。
予測問題は、大きく３つに分けることができます。
①、数値予測
②、判別予測
③、最適予測
本書では、数値を予測する①について扱っています。
②の判別予測（メールがスパムかスパムでないかを判定するような問題）や、
③の最適予測（実験計画法やコンジョイント分析、タグチメソッドなどの最適な組み合わせを考える問題）については扱っていません。
そこはご注意いただけたらと思います。
というわけで、今回は、時系列分析をエクセルで学びたいあなたのために、おすすめの書籍をご紹介しました。
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『「時系列分析」をフリーソフトの「R」でやりたいあなた、こちらの書籍はいかがでしょうか』
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