時系列データ
時系列データ（Time Series Data）は、時間に関連付けられたデータポイントの系列です。これは、データが特定の時間間隔で収集または観測され、通常、過去から未来に向かって時系列的に配置されています。時系列データは、さまざまな分野で非常に一般的であり、以下のようなものが含まれます：
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経済学: 株価、為替レート、GDP、インフレーション率などの経済指標は、時間経過に伴う変化を示す時系列データです。これらのデータは経済予測や政策決定に使用されます。
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気象学: 気温、湿度、降水量などの気象データは、時間と共に変動するため、気象予測や気象パターンの分析に使用されます。
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生態学: 動物の個体数、植物の成長、生態系のパラメータなど、生態学的なデータも時間との関連性を持つことがあります。
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ヘルスケア: 患者の健康データ、医療施設の利用状況、疫病の発生など、医療および公衆衛生に関連するデータは、時間軸に基づいて記録されます。
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製造業: 生産ラインの生産量、機器の稼働時間、欠陥品の数など、製造プロセスに関連するデータも時系列データです。
時系列データは、データの変化、トレンド、季節性、周期性などの特徴を分析し、将来の予測を行うのに役立ちます。時系列データの分析には、統計モデル、データ視覚化、機械学習アルゴリズムなどが使用されます。また、時系列データを効果的に扱うための特別な技術やツールも存在します。時系列データの例には、日々の気温、毎月の売上データ、年次の株価などが含まれます。