#時系列分析

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ベイジアン構造時系列モデル（BSTS）は、時系列データにベイズ推定と状態空間モデルを組み合わせ、トレンド・季節性・回帰成分を分離して分析する手法です。CausalImpactによる施策効果測定の仕組みと実務での活用法を解説します。

グレンジャー因果性検定は、ある時系列が別の時系列の予測に統計的に寄与するかを検証する手法です。経済学者Grangerが提唱した検定の仕組み、手順、注意点を解説します。

トレンド分析は、時系列データの中長期的な傾向を把握し、将来の動向を予測する分析手法です。移動平均法や回帰分析の使い方、季節変動の分離方法、コンサルティング実務での活用ポイントを解説します。

時系列分析は、時間軸に沿ったデータの変動をトレンド・季節性・循環変動・不規則変動の4成分に分解し、パターンを読み解く分析手法です。移動平均、前年同月比、CAGRの算出方法を実践的に解説します。

指数分析は基準時点を100として時系列の変化を標準化し、異なる指標を同一尺度で比較する分析手法です。指数の種類、分解手法、実践手順、ビジネスでの活用場面を体系的に解説します。

移動平均分析は時系列データの短期的な変動を平滑化し、本質的なトレンドを抽出する分析手法です。3種類の移動平均、計算方法、ビジネスでの活用場面、注意点を体系的に解説します。

予測分析（プレディクティブアナリティクス）は、過去のデータから将来のイベントや傾向を予測する分析手法です。主要手法、CRISP-DMプロセス、活用場面をコンサルタント向けに解説します。