Power BIの時系列分析の使い方をご存知でしょうか？オススメの３分動画と共に！

時系列分析をご存知でしょうか。Power BIのデータ分析によってどのようなことが実現できるのか、今回はそんなことを考えてみましょう。

Power BIの時系列分析(需要予測、売上計画)

そもそも時系列分析とは、過去ある期間における売上や、出荷データなど時系列データを有効活用してのデータをする分析する手法です。製造業などではこうした分析をよく行うのではないでしょうか。
時系列データとは、時間の順序に沿って、一定間隔ごとに測定や集計をされたデータで、相関関係が認められるようなデータを指します。ここでいう、相関性とは、売上が計測した売上データと売上傾向に相関性があることを指します。

これらは、私の勤めていた人材会社の応募者などの分析でも行われていましたし、他にもアパレル製品の売上や電気・ガスなどのように季節感がある場合の時期の実績に対して依存しているような関係などを指します。
時系列分析は、売上や出量のように「一定期間ごと」のPower BIを活用しデータを分析する場合、価格や失業などのように、「計測する間のデータ」をもとに分析することがあります。

Power BIを活用した時系列分析について

Power BIを活用した時系列分析①：電力業界のケース

電力は基本的にストックができないので、需要に比べて過度の電力を生み出すと無駄になってしまうリスクがあります。ですから、Power BIを活用した需要予測が役に立つのです。これらは去年どの実績や季節変動などを検討し分析した予測データを出すことでしょう。
最近の傾向ですとDeep Learningなどを用いてより統計的なアプローチを行っているなど良く耳にします。

Power BIを活用した時系列分析②：株価のケース

株価が決まるのは、一般にファンダメンタルとテクニカル分析が考えられます。テクニカル分析は株式の値動きや相場の先行きをデータや経験則から分析・予測する手法に対して、ファンダメンタル分析は財務状況や業績をもとに企業の本質的価値と市場価格とのギャップを分析する手法をのことです。

過去の株価の状況も現在の株価に影響を与えるので時系列分析が有効だと言えます。この有効な分析にPower BIにおける時系列分析が使えるのです。Deep Learningのアプローチが有効だと議論されていますが、企業の内部要因や外部要因の因子を分析するのは困難かつ不確定で限界もあるのだと言えます。投資家など専門家が求める要件を満たす制度の物を作り出すのは簡単なことではないのですが、Power BIを活用して時系列分析を行っている事例も増えてきているようです。

Power BIを活用し３分で株価データをものにする

こんなPower BIの動画もありました。参考になる物だと思ったのでシャアしました。

終わりに

将来の予測・売上の計測にPower BIを活用するアプローチも出来ます。
是非Power BIを需要予測や売上予測にご活用をご検討してみてはいかがでしょうか。

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