傾向分析
傾向分析（Trend Analysis）は、過去のデータから将来の傾向を予測するための手法であり、ビジネスや経済分野において広く用いられています。
傾向分析は、統計的手法を用いて過去のデータからトレンド（傾向）を見出し、将来の傾向を予測することができます。トレンドとは、時間とともに変化するデータの方向性を示す指標であり、上昇傾向、下降傾向、平坦傾向などがあります。
傾向分析には、単回帰分析、重回帰分析、時系列分析、指数平滑法などの手法があります。これらの手法を用いることで、将来の傾向を予測することができます。
傾向分析は、将来の需要予測や販売予測、市場動向の分析などに広く用いられています。また、傾向分析によって、企業の業績改善策や製品改良の方向性を見出すことができます。
ただし、傾向分析は過去のデータに基づく予測であるため、将来の予測値が必ずしも正確であるとは限りません。そのため、傾向分析の結果を確認しながら、柔軟に対応することが求められます。
傾向分析には時系列データの理解が必須
時系列データとは？
時系列データとは、時間に沿って収集されたデータのことを指します。つまり、過去から現在、そして未来に向けて時間的に変化する現象や事象に関するデータを取得したものです。このようなデータは、センサーデータや株価、気象データ、Webトラフィック、経済指標など、様々な分野で使用されています。
時系列データは、値そのものだけでなく、時間の情報も含んでいます。そのため、時間の変化に沿って、データを解析したり可視化したりすることができます。時系列データは、通常、一定の時間間隔で収集されることが多く、この時間間隔はサンプリング間隔またはタイムステップと呼ばれます。
時系列データの解析には、時系列解析という方法があります。時系列解析には、トレンド分析、季節性分析、サイクル分析、不規則成分分析などの手法があります。これらの手法は、時系列データに含まれるパターンを特定し、将来の予測や意思決定に役立てることができます。
時系列データの変動要因とは
- 季節変動要因（Seasonal Factor）：季節的な周期性のある変動要因。季節性がある場合、同じ期間での比較において、毎年同じようなパターンが現れます。例えば、売上データを見ると、クリスマスや夏休みの時期には、毎年同じようにピークが現れます。
- 周期（循環）変動要因（Cyclic Factor）：比較的長期的なサイクルで変動する要因。周期的な変動であり、季節変動とは異なり、年単位や数年単位の周期で現れます。例えば、住宅市場においては、5年周期での高まりや低迷が見られることがあります。
- トレンド（傾向）変動要因（Trend Factor）：長期的な変化のある要因。時間の経過とともに増加または減少するトレンドがあります。例えば、人口やGDPの成長率は、時間の経過に伴って増加する傾向があります。
- 不規則変動要因：不規則変動は「ノイズ」ともいい、ほかの3種類の変動要素以外の短期間の変化を表すものです。予期せぬ自然災害による株価の変化などがこれにあたります。不規則変動では、データの変化が元に戻るケースと戻らないケースがあるので継続して注視しなければなりません。また、時系列の分析において、何を不規則変動とするかは目的によって変わるのも特徴です。たとえば、長期的傾向を把握する場合、短期的な変動は不規則変動になります。
傾向分析に役立つ３つの手法
移動平均法
移動平均法は、時系列データの変動を平滑化し、トレンドを把握するための方法の一つです。一定期間のデータを平均化することで、時系列データの変動の影響を緩和し、トレンドを観測することができます。
移動平均法では、ある時点から過去の一定期間のデータを対象として平均を取り、その値を新しいデータとして扱います。このとき、過去のデータに対して等しい重みを与える単純移動平均や、新しいデータに対して重みを付けて平均を計算する重み付き移動平均などがあります。
例えば、5日間の移動平均を計算する場合、5日間分のデータを合計して5で割った値を新しいデータとして扱います。このとき、1日分のデータに対しては、5分の1の重みが与えられます。このように、過去のデータに対して重みを付けることで、より最近のデータに大きな影響を与えることができます。
移動平均法は、トレンドの傾向を観測するために利用されます。特に、季節的な変動がある場合に、季節要因を考慮するための季節調整が施されたデータを対象に、移動平均法を用いることが多くあります。また、移動平均法を用いることで、外れ値の影響を抑えることができるため、データの信頼性を高めることができます。
移動平均法で活用できるAVERAGE（平均値）関数
移動平均法で活用できるSUBTOTAL関数
SUBTOTAL関数は、集計する方法に従いさまざまな集計値を求める際に使うものです。
エクセル入力時は「=SUBTOTAL（集計方法,参照範囲）」を活用します。集計方法「1〜11」で示されている異なる計算方法の中から選択・指定します。たとえば「1」（AVERAGE）は、平均値を求める計算方法です。傾向分析に活用するのは「9」（SUM）で、合計値を求める計算方法として選択します。
移動平均法で活用できるピボットテーブル
蓄積された膨大なデータを集計・分析できるエクセルの機能です。店舗の売上分析やグラフ化などを瞬時に行えるため、関数を使って傾向分析を行うのが苦手な人にもおすすめの方法です。ピボットテーブルを活用するには、1行目にタイトル行を入れる、2行目以降に空白行がないこと、連続したデータがあることが必要です。また、テーブル化する対象範囲にデータ以外の情報がないこともポイントになります。
ピボットテーブルの便利な機能「ピボットグラフ」では、データの可視化が可能です。ピボットテーブル内のデータを自動的にグラフ化できるため、数値だけで見るよりも傾向分析が簡単になります。ピボットグラフを呼び出すには、ピボットテーブルツールを選び、分析をクリックするだけなので簡単です。
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