時系列分析とは、時間の順序を持つデータを対象に、傾向の変化や周期性、将来の予測を行う分析手法です。売上、アクセス数、センサー値のように、日次・週次・分単位で観測されるデータを扱います。単発の比較ではなく「いつ、どのように変わったか」を捉える点が特徴です。
時系列分析では、トレンド（長期的な増減）、季節性（曜日や季節の繰り返し）、突発要因（キャンペーンや障害）を切り分けて考えます。切り分けができると、施策の効果検証や異常検知の精度が上がります。たとえば売上が伸びた場合でも、季節要因なのか施策の影響なのかを分けて見ると判断がぶれにくいでしょう。
具体例として、日次のセッション数を分析し、曜日ごとのパターンを把握したうえで、施策実施後にトレンドが変わったかを検証します。製造業では、設備の振動データを時系列で監視し、異常の兆候を早期に見つける用途が代表例です。予測ではARIMAや指数平滑法、機械学習モデルなどが使われますが、手法選びよりも欠損や外れ値の扱い、観測間隔の揃え方が精度に直結します。
運用で重要なのは、比較期間と基準を揃え、変化の理由を説明できる形で分析することです。祝日やイベントによる外れ値、計測仕様の変更が混ざると、分析結果が誤解されやすくなります。指標の定義と計測条件を管理し、分析結果と一緒に前提を残すと、時系列分析が意思決定に使える状態になりやすいです。
