時系列データ
意味・解説
株価の推移や売上の変動のように、時間の経過に沿って定期的に記録されたデータであり、将来の需要予測に用いられる。
日次、月次、年次などの時間軸に沿って並べられた数値の集まりである。株価の推移、毎日の気温、売上の変動などが該当する。過去の動きから将来を予測する「時系列分析」に用いられ、折れ線グラフで表現されることが多い。クロスセクションデータと対比される。
くわしく
時間の「流れ」の中に意味を見出すデータである。
1.変動の要因：データには「トレンド（長期的な傾向）」「季節変動（夏に売れるなど）」「循環変動（景気サイクル）」「不規則変動（突発的な出来事）」の4要素が含まれるとされる。これらを分解して理解することが分析の肝である。
2.将来予測：過去のパターンを数式化（自己回帰モデルなど）することで、「来月の売上はいくらになるか」という予測を立てる。需要予測や在庫管理、異常検知に欠かせない。
なぜ重要か：ビジネスは常に動いており、単発の数値（点）ではなく、推移（線）を見ることで、成長の鈍化やリスクの兆候をいち早く察知できるからである。
例文
過去5年間の電力消費量の時系列データを分析したところ、8月と1月にピークを迎える明確な季節性が確認された。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、1回登場しています（出題された年度: 1年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: 時系列
対義語: クロスセクションデータ
分類: 統計データ