クロスセクションデータ

ある一時点で、複数の対象を横断的に測定したデータ。ある年の都道府県別人口のように、時点を固定して対象間の違いを比較する分析に用いる。時系列データと対になる考え方。

ある1時点において、複数の個人、企業、地域などを横断的に観測したデータ。ある年の都道府県別の人口のように、対象間の違いを比較・分析するのに使う。同じ対象を時間に沿って追う時系列データと対比され、両者を組み合わせたものをパネルデータという。

中間層の出力を次の時刻の入力として再び使う循環構造を持ち、過去の情報を保持しながら時系列データや文章などの系列データを処理するニューラルネットワーク。長い系列では勾配消失により遠い過去の情報を学習しにくく、これを改善したLSTMやGRUが使われてきた。現在の言語処理ではTransformerが主流である。

時系列データに、一定の間隔で同じような変動が繰り返し現れる性質。曜日による売上の変動や年単位の季節変動などがあり、傾向変動や不規則変動と分けて捉えることで需要予測の精度を高められる。周期の有無や長さは、自己相関やグラフの形から調べる。

時系列データについて、一定の期間の平均を、期間を1つずつずらしながら計算する方法。短期的な変動や不規則な変動をならして基調となる傾向を読み取り、直近の一定期間の平均を次期の予測値とする需要予測にも使う。新しいデータほど大きな重みを置く加重移動平均もある。

同じ個人や企業などの複数の対象を、時間を追って繰り返し観測したデータで、クロスセクションデータと時系列データの両方の性質を持つ。対象ごとの観測されない固有の特性の影響を取り除いた分析ができ、政策や施策の効果の推定に使われる。途中で調査対象が抜ける脱落に注意が要る。