まず最初にざっくりお伝えすると……
このページでは、時間の推移で記録した数字(たとえば日ごとの売上とか気温)が、どう変化してるのかを“見える化”して、未来のことをある程度予想する方法を、パソコンやスマホがちょっと苦手という45~55歳の皆さんに向けて、やさしくお伝えしますね。
Googleスプレッドシートで時系列データを「見える化」する
グラフ作成は直感的にスタート
時間順に並んだ数字をスプレッドシートに打ち込んで、グラフの機能を使うだけで変化が「ぐん!」と見えるようになります。たとえば、日ごとの体重の推移を棒グラフや折れ線グラフにしてみると、一目瞭然ですよね。初心者でも、直感的に操作できるのが嬉しいところです。
ちょっと進んだ分析トレンドや変動をつかむ
時系列データってどんな特徴があるの?
“過去のデータが未来に影響する”という特徴を「自己相関」といって、時系列解析の基本中の基本です。時間とともに多少しかたも予測できるというわけですね。
時系列にはこんな「3つの変動要素」があるんです
要素 | 意味 |
---|---|
長期変動 | ずーっと上がったり下がったりしている傾向 |
季節変動 | 特定の季節や月ごとに繰り返すパターン |
不規則変動 | 日々のランダムなゆらぎ |
これを捉えると、「なぜこうなったのか」「次はどうなるか」「いつもと違うのはどこ?」という疑問にも近づけます。
ステップアップ!Googleスプレッドシート×ARIMAで予測する
スプレッドシートとBigQuery MLで時系列予測も
ちょっと難しそうですが、Googleが提供する「BigQuery ML」と組み合わせると、スプレッドシートにあるデータを使って「未来の数値」を予測するモデル(ARIMAなど)が作れます。
実際に、「売上の数値を未来1週間分予測してみた」なんて使い方もできますよ。初心者には少し手間ですが、カンタンな導入ガイドもあるので、慣れれば便利になります。
自由に活用するためのヒント
グラフで視覚的に確認したら、ちょっと工夫してみましょう
- グラフに傾向線(トレンドライン)を追加して、上がってるのか下がってるのかハッキリ見る
- 季節変動があるなら、そのパターンごとに色分けする
こうすると、自分の目で「なるほど、ここが変わってる」と納得できるんですね。
ふだんの生活にも活かしてみよう
たとえば…
- 毎日の歩数や体重でグラフを作って、「この1週間は少し減ってるな」と実感できた
- エアコンの電気代を月ごとに見て、「夏場はやっぱり増えるな」と把握できた
こうした小さな気づきが、日常の振り返りにも役立ちますよ。
よくある質問や疑問
スプレッドシートで簡単な「前月比」や「前年比」はどうやって作るの?
たとえば、前年同月と比較した「増えた?減った?」を出したいなら、こんな感じで数式を書けばできます。
- 前年の数値を引いて
- 前年の数値で割って
- 100を足す
数式の例としては… =IF(=0,”N/A”,IF(>0,(B1 – )/,(B1 – )/ABS()))+100%なんて形で設定している人もいますよ
専門用語のARIMAとかSARIMAって難しくない?
正直、聞くと「うわ、難しそう…」って思いますよね。でも簡単に言えば「過去の動きをもとに、未来の流れを予測する」手法の一つ。スプレッドシートでいきなり扱うのは大変なので、まずはグラフや傾向線、季節のパターンを視覚でつかむところから始めるのが◎です。
グラフの作り方もよくわからなくて…
グラフは、表に並べたデータを選んで上のメニューから「挿入→グラフ」を選ぶだけで出せるんです。難しい設定なしで始められるから、ちょっとしたお楽しみですよ。
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まとめとあなたへのメッセージ
今回のお話をまとめると、こうなります
- まずはグラフで時系列データの変化を「目で見る」ことが第一歩
- そのうえで、トレンドや季節、変化のパターンを感じ取れるようになろう
- 慣れてきたら、BigQuery MLなどを使って未来予測にもチャレンジできるようになる
最初はちょっと戸惑うかもしれませんが、ほんの少しずつ慣れていけば、数字にも親しみが湧いてきます。「あ、これ面白い!」って思える瞬間を、ぜひ自分の身の回りで探してみてくださいね。
他にも疑問やお悩み事があればお気軽にLINEからお声掛けください。
この記事が、あなたの「時系列データ分析」への一歩を応援できていたら嬉しいです。さあ、一緒に少しずつ進んでいきましょう!
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