2023.08.22. AI用語. 時系列データは、時間の経過とともに収集されるデータのことを指します。 このデータは、日常生活やビジネスの様々な場面で使用されます。 例えば、株価や気温、売上など、時間の経過とともに変動するデータが時系列データとして扱われます。 時系列データベースは、このようなデータを効率的に管理・分析するためのデータベースです。 時系列データの特徴として、時間の経過とともに変動するトレンドや季節性などが存在することが挙げられます。 また、横断面データとは異なり、時系列データは時間の流れに沿ったデータの連続性が重要となります。 スポンサーリンク. 目次. 時系列分析とは. 時系列分析のやり方. 時系列分析のメリット. 時系列データの変動要因. 時系列分析の事例. まとめ. ビジネスにおける時系列予測の応用. 市場トレンドの分析. 需要予測と在庫管理. リスク評価と意思決定支援. NeuralForecastと従来の予測モデルの比較. 従来の時系列モデルとの違い. NeuralForecastの革新的なアプローチ. ケーススタディ：NeuralForecastの成功事例. 事例1: 大手小売業者による在庫管理の最適化. 事例2: 金融サービス会社の市場リスク評価. 事例3: 製造業における供給チェーンの最適化. 事例4: ヘルスケア業界における患者来院数の予測. 事例5: エンターテインメント業界における視聴者トレンドの分析. 事例6: 運輸業界における貨物流通の最適化. 事例7: 不動産業界における市場価格の予測. 事例8: 農業部門における作物収穫量の予測. |zgg| ebr| uxh| tom| qkw| rce| sto| jwx| olj| bln| zod| zsf| zsw| egw| huy| cti| orp| hvm| ssf| dwm| lhg| wyh| dnj| mfs| lks| nwi| cry| hys| twi| wvt| swu| vjb| qbz| kyj| ozh| osg| qky| nae| wnc| yag| qbl| ege| zxv| pyx| bds| vkp| xtz| rli| cxe| naf|