時系列データ可視化ツール

日付列を含む CSV ファイルをアップロードし、1つ以上の数値列を選択すると、ブラウザ内でインタラクティブな折れ線グラフを即座に生成できます。居中移動平均を重ねてノイズを除去し、潜在的なトレンドを明らかにします。

時系列とは？

時系列とは、時間順に並んだデータ点の列のことです。日次の株価、時間ごとの気温、週次のウェブトラフィックなどが例として挙げられます。時間は常に x 軸、数値量は y 軸に配置されます。

時系列の可視化により、次のような問いに答えることができます：

• 期間を通じて上昇または下降のトレンドはあるか？
• 予測可能な間隔で繰り返すピークや谷のような季節パターンはあるか？
• 外部イベントを示唆する突然の跳躍または下落はあるか？
• 全体的なトレンドと比較して、ボラティリティ（短期的な変動）はどの程度か？

移動平均

単純移動平均（SMA） は、各値を周辺ウィンドウの値の平均で置き換えることで系列を平滑化します。本ツールは中心化 SMA を使用します：ウィンドウサイズ w の場合、インデックス i における平滑化値はインデックス i − ⌊w/2⌋ から i + ⌊w/2⌋ の平均です。完全なウィンドウを持たない端点はゼロで埋めるのではなく省略されます。

ウィンドウサイズの選び方：

• 小（3–5）： 軽度の平滑化、詳細を保持——日次データに適切。
• 中（7–14）： 日次データの1〜2週間平均；株価チャートの定番。
• 大（30–90）： 長期的なトレンドを明らかにし、季節変動を抑制。

使用方法

1. CSV をアップロード（ドラッグ&ドロップまたは貼り付け）。
2. ドロップダウンから時間列を選択——日付列は自動的に検出されます。
3. 値列をチェックボックスで選択；それぞれが独自の色の折れ線になります。
4. 必要に応じて移動平均を有効にしてウィンドウサイズを設定。
5. チャート下の要約テーブルを確認：最小値、最大値、平均、最新値、および変化率。

一般的なユースケース

• 金融： 複数の資産の日次終値を並べて比較。
• 気象： 月または年にわたる気温や降水量を可視化。
• ウェブ分析： 日または週ごとのページビュー、セッション、またはコンバージョンを追跡。
• 科学： 実験のステップや時間間隔における測定値を表示。

プライバシー

すべての計算はブラウザでローカルに実行されます。サーバーへのデータ送信は一切ありません。最大ファイルサイズ：5 MB。

参考文献

• Chatfield, C. (2003). The Analysis of Time Series: An Introduction. Chapman & Hall/CRC.
• Hyndman, R.J., Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice. OTexts.