時系列データ

同じ対象を時間の経過に沿って繰り返し測定したデータ。月次売上や気温の推移などが該当し、傾向（トレンド）や季節変動の把握、将来値の予測に用いる。

時間の経過に沿って記録されたデータ。傾向や季節変動、周期性を読み取れるが、比較の際は対象期間の粒度を揃える必要がある。

売上の日次推移やセンサの測定値のように、同じ対象を時間の経過に沿って観測し、時刻の順に並べたデータ。長期的な傾向（トレンド）、季節などの周期性、不規則変動の成分に分けて捉え、移動平均や時系列モデルで将来を予測する。値が前の時点の値に影響される自己相関を持つことが多い。

同じ対象を時間の経過に沿って一定の間隔で観測・記録したデータ。株価、日々の売上、センサの測定値などが該当し、傾向変動（トレンド）、季節変動などの周期的な変動、不規則変動に分けて分析し、将来の値の予測に用いる。

数値として測定でき、四則演算や統計処理の対象になるデータ。売上金額や個数などが該当し、平均や分散といった代表値で特徴を把握できる。

分類や順序を表し、数値としての大小に意味を持たないデータ。性別や満足度の区分などが該当し、集計は度数や割合で行う。

アソシエーション分析で、ある商品を買った人が別の商品も買う確率が、全体の購買確率の何倍かを示す指標。1を超えるほど関連が強いと判断する。

一定期間ずつ区間をずらしながら平均を取る手法。短期的な変動をならして基調となる傾向を読み取りやすくする。

データ全体の特徴を一つの値で表したもの。平均値、中央値、最頻値があり、外れ値の影響を受けやすい平均値と受けにくい中央値を使い分ける。

データが平均値からどれだけ散らばっているかを表す指標。分散の平方根であり、元のデータと同じ単位で散らばりを比較できる。