人気占い師・琉球風水志シウマ先生に聞いた！仕事運をアップさせる方法 | 無料 - カナウ 占い, 指数平滑移動平均 エクセル
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- エクセルの関数技 移動平均を出す
人気占い師・琉球風水志シウマ先生に聞いた！仕事運をアップさせる方法 | 無料 - カナウ 占い
あなたは「数字」の力を信じていますか? 数字占い、数意学のシウマ先生によれば、あなたの身の回りにある「数字」が運勢や人生に大きく影響するそうです。 今回は、『突然ですが、占ってもいいですか?』に出演、「携帯電話番号下4桁」の運勢で話題の、シウマ先生があなたの持つ数字の力で運勢を占います。 また、数字から紐解かれるあなたに訪れる幸運や、未来について占うことができる鑑定もご紹介させていただきます。 お試し無料の占いもありますので、あなたの「数字」がどんな力を持っているのかぜひ占ってみてはいかがでしょうか。 占い番組で話題!数字で占うシウマ先生とは 『突然ですが、占ってもいいですか?』に出演し、2020年の数字毎の運勢占いランキングを発表。 「なんで数字で、そんなに当たるの!?」と多くの話題を呼んだシウマ先生とはいったいどんな占い師なのでしょうか?
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?
時系列分析「使ってみたくなる統計」シリーズ第5回 | ビッグデータマガジン
5を投げてみたいのですが とりあえず,これについてウエイトα(1-α),α(1-α) 2 だけを求めてみると,下の下段の図のような値が返ってきます。 こうしてXに掛かるすべてのウエイトを求め,グラフにプロットしていくと下のような図が出来上がります。 ウエイトは,過去に向かって指数関数的に減少していく。 まさにこの特徴が「指数」平滑法という呼称の由来となっています。このように,指数平滑法ではより近くのXから相対的に重要とされる扱いを受けていきます。 誤差を計算しておく これ以降,具体的な作業に戻ります。 ここでは, 絶対誤差 を求めます。式は (実測値-予測値)の絶対値 です。具体的には =ABS($C4-D4) と入力します。ここでも,実測値「売上」の"列"(ここではC列)については,コピーすることを想定して固定しておきます(複合参照)。 入力できたら,この式を表の最下行までコピーします。 先ほど計算式を入力した領域を選択し(下の図のハイライトの部分),αの値が0. 9となるブロック(このケースではU列)まで一気にコピーします。 予測値として採用する値を絞り込む 予測ですから13期,ここでいう 9月 の行見出しを下のように用意しておきます。 すなわち 青の着色部分 (計9個。下の図は一部のみ) の値が次期の予測値 (この時点では候補) ということになります 。 ここより,αの値の分だけ計算した9個の予測値のなかから,よりフィットしそうだと思われる値を絞り込んでいくためのしくみを整えていきます。 その第一として,下のような見出しと値を入力しておきます(3ヵ所)。 なお,ここでいう「区間」とは,絶対誤差の平均を求める際に,対象として組み入れる期数のことを指しています。ここでは,とりあえずの数字として「3」と入力しておきました。 第二に,α=0. 1のときの誤差の平均を計算します。 見出し「誤差の平均」のすぐ右のセル(ここではセル E17)に,次の計算式を入力します。 =AVERAGE(OFFSET(E14, 0, 0, $B$17*-1, 1)) この構造の式は別頁「 移動平均法による単純予測 with Excel 」でも使用しています。関数の役割など仔細についてはそちらで触れていますので,必要があればリンク先にて確認ください。 上で入力した計算式とその1つ右の空白セルを選択 し,αの値が0.
Forecast.Ets関数の使い方。指数平滑法を利用して将来の値を予測する | Excel関数 | できるネット
(目標期日 1, 値 2, タイムライン 3, [季節性] 4, [データコンプリート] 5, [集計] 6) 1 - 目標期日 ----- 値を予測するデータ要素を指定します。 2 - 値 ----- 値は履歴値で、次のポイントの予測対象です。 3 - タイムライン ----- 数値データの独立した配列または範囲を指定します。 4 - [季節性] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、予測目的で季節性を自動的に検出します。「0」を指定すると、季節性がないことを意味します。 5 - [データコンプリート] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、隣接ポイントの平均となるように不足ポイントを埋めて、不足ポイントを補間します。「0」を指定すると不足ポイントを0とします。全体の30%までは不足ポイントの補間が行われます。 6 - [集計] ----- (省略可) 同じタイムスタンプを持つ複数の値を集計する方法を指定します。省略した場合は集計を行いません。 指定できる値は次の通りです。
エクセルの関数技 移動平均を出す
]エラーとなります。 [タイムライン]には日付や「期」を表す値を指定します。[値]と[タイムライン]のサイズが異なる場合、[#N/A]エラーとなります。 [タイムライン]は並べ替えられている必要はありません。 季節性の変動を自動的に計算するには、[季節性]に1を指定するか省略します。ここでの例では、各年度の第3四半期(3期、7期、11期)の売上高が他の期よりも少なめです。 使用例1 でセルF3に15と入力すると、1027. 99という結果になります。一方、セルF5に = ( F3, D3:D14, A3:A14, 0) と入力して季節性を計算しないようにすると、結果は1032. 60となります。なお、この例の周期は実際には4なので、[季節性]に4を指定しても、[季節性]を省略した場合と同じ結果になります。 [季節性]に8760を超える値を指定すると[#NUM! ]エラーとなります。 欠測値がある場合には[補間]に1を指定するか省略します。[補間]に0を指定すると、欠測値が0と見なされます。 使用例3 では6期(2017年第2四半期)の欠測値が自動的に補間され、13期の売上高は1042. 11と予測されます。一方、セルF5に = ( F3, D3:D13, A3:A13,, 0) と入力して欠測値を0と見なすと、13期の売上高は1064. 75となります。6期の売上高が0であるにもかかわらず予測値が大きくなるのは、急激に売上高が伸びたと見なされるためです。なお、この例では、データが収集されていないことが、売上高が0であったこととは考えられないので、欠測値を0とするのは適切ではありません。 同じ期のデータが複数ある場合は、[集計]に集計方法が指定できます。 使用例4 のように[タイムライン]にセルB3〜B14を指定すると、「年」が[タイムライン]になるので、2016、2017、2018という値が4つずつあります。[集計]に7を指定すると年ごとに売上高が合計され、予測値が得られます。 関連記事 FORECAST 回帰直線を使って予測する 配列数式で複数の計算を一度に実行する 複数の値を返す関数を配列数式として入力する 関連まとめ記事 Excel 2016の新関数一覧 - 「IFS」「CONCAT」などの注目関数の使い方まとめ Excel関数 機能別一覧(全486関数)
1に設定した時の計算結果を見てみます。指数平滑法もエクセルアドインの「データ分析」が便利ですので、これを使います。 α=0. 1だと、実測値と予測値の誤差の平均値は217. 7でした。ほかのαを設定すると、どうなるでしょうか。検証してみましょう。 α=0. 5では、誤差の平均値は223. 4でした。精度はあまり変わらず。(下図) α=0. 9では、誤差の平均値は444. 9でした。精度がかなり下がりました。(下図) どうやらα=0. 1が一番実測値との誤差が少ないようなので、ひとまずこれを採用することにします。 α=0. 1で計算した場合、2015/8(データが取れていない次の月、すなわち未来)の会費収入は18845. 2(百万円)になる予想です。本当にそうなっているかは、データが公開されてからのお楽しみです。 指数平滑法の応用範囲は広く、特に短期の予測に適していると言われています。在庫管理などで定期発注における発注量の予測に使われたり、売上の時系列予測や株価変動分析などでも使われています。 以上で、時系列データ分析の前編を終了します。今回は一般論が多かったので、次回はもっとビジネスでの応用事例と、より高度な予測の手法についてご紹介します。 【関連記事】 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回:相関分析 第2回:アソシエーション分析 第3回:クラスター分析 第4回主成分分析