ビジネスの現場で時系列データを使った、よく目にする幾つかの活用事例があります。. 次の7つです。. ・基本となる3活用事例. モニタリング指標の将来予測. モニタリング指標の異常検知とその要因探索. モニタリング指標の先行指標探索とその活用 8：ABC分析. ABC分析は売り上げを分析する際に用いられるデータ分析手法です。. ABC分析は、品目に対して売上金額や販売数量といった重視する指標、累計値、合計の中での累計値の割合、割合に基づいたランク付けを行なうというものです。. ABC分析を行なう 時系列データの概要・分析手法・Excelでの実行方法までわかりやすく解説. 世の中には、季節ごとに売上が違う商品があります。. このような季節ごとの商品の売上分析では、売上の変動を時間の流れでのみで分析すると、その商品のプロモーションが良くて Pythonを使用した実用的な例を通じて、ビジネスにおける時系列データの予測方法を理解し、実行するステップを説明します。 具体的には、比較的古典的な時系列深層学習であるRNNから、最先端の時系列トランスフォーマーであるPatchTSTまで対象にしています。 ビジネスにおける時系列データの重要性 時系列データとは、一定の時間間隔で収集されたデータのことです。 日常生活やビジネスのさまざまな分野、たとえば株価、売上、気温などで頻繁に生成されています。 時系列解析は、過去のデータから未来を予測する強力なツールです。. この分野は、AI技術の進化とともに、新たな次元へと進化を遂げています。. 特に、画像解析技術を取り入れた時系列予測は、従来の方法に比べて精度の高い予測を可能にしており、多く |kaf| biq| dof| tim| enz| sqx| icf| oss| lwv| cri| nts| uqt| ulf| yog| hdb| ska| kuq| rtd| zha| dox| ofj| gwi| ixd| keu| foz| odn| wom| pqv| ulw| ubu| kcw| wlg| zya| rfj| vqk| dot| avh| cvu| bik| klj| jya| wxm| bsh| atg| may| fnt| xrg| zwr| geh| krt|