第279話｜点過程データと時系列データ – セールスアナリティクス

時系列（time series）データと混同されやすいデータがあります。

点過程（point process）データです。

点過程時系列データと呼ぶこともあり、通常の時系列データと混同されることも多々あります。

そもそも時系列データとは何で、そして点過程データとは何なのかを知れば、混同することはあまりないでしょう。

ということで、今回は「点過程データと時系列データ」というお話しをします。

Contents

時系列データとは

時系列データとは、ある時間間隔で観測した結果のデータです。

例えば、月ごとの受注件数、1日ごとの売上の合計、1時間ごとの平均気温などです。

ざっくり特徴として……

……が挙げられます。

では、点過程データはどのようなデータでしょうか？

点過程データとは、簡単に言うと、事象の発生を、発生した時刻とともに記録したデータです。

例えば、受注発生とその時刻、営業訪問とその時刻、解約の申込みとその時刻、バナー広告のクッリクとその時刻、故障の発生とその時刻などです。

なんとなく違いが見えてきたのではないでしょう。

例えば、受注を記録した受注履歴データは点過程データです。

その受注履歴データを、週単位や月単位、四半期単位などで集計した受注件数データは、時系列データです。

このように、時系列データの元データが点過程データであるケースが多々あります。

点過程データを手にし分析するとき、分析対象のデータの状態として2パターンが考えられます。

実務的には、前者の「点過程データから時系列データを作り、時系列データに対しデータ分析を実施する」のが主流です。

先程の受注履歴の例のように、多くの時系列なデータは、点過程データとして記録されています。

そのため、点過程データとして記録されているデータを目の前にしたとき、「このデータを使って、どのように時系列データ分析をすればいいのか？」と、面食らう方も少なくありません。

点過程データをそのまま分析するのではなく、点過程データを集計し時系列データにしてからデータ分析をすることが多い、という事実を知っていれば、面食らう可能性が少し低くなることでしょう。

問題は、どうやって点過程データを集計し時系列データにするのか、という点かと思います。

どのような時系列データが必要なのかは、どのようなデータ活用したいのかと密接に関係しています。

例えば、月単位の売上予測をしたいのなら、元の受注履歴データなどを月単位で売上高や売上個数などを合計し、時系列データを作ることになります。

例えば、購買間隔を分析したい場合には、この時系列データ（月単位の売上高や売上個数）は使えません。購買間隔の分析に適した時系列データを作る必要があります。

今回は「点過程データと時系列データ」というお話しをしました。

時系列（time series）データと混同されやすいデータがあります。点過程（point process）データです。

時系列データとは、ある時間間隔で観測した結果のデータです。例えば、月ごとの受注件数、1日ごとの売上の合計、1時間ごとの平均気温などです。

点過程データとは、簡単に言うと、事象の発生を、発生した時刻とともに記録したデータです。例えば、受注発生とその時刻、営業訪問とその時刻、解約の申込みとその時刻、バナー広告のクッリクとその時刻、故障の発生とその時刻などです。

多くの時系列なデータは、点過程データとして記録され、多くの点過程データをそのまま分析するのは少ないでしょう。

多くは、点過程データから時系列データを作り、時系列データに対しデータ分析を実施するのが主流です。