この記事では、SQLを使用して時系列データのローリング平均を計算する方法について詳しく解説します。ローリング平均は、時系列データ分析でよく使用される手法であり、トレンドをスムーズにするためやノイズを除去する目的で使われます。ここでは、具体的なコード例とともに、その計算方法と応用例について深掘りしていきます。
ローリング平均とは
ローリング平均（または移動平均）は、データセット内の連続するサブセットの算術平均です。この手法は、時系列データでのトレンド分析やノイズの削減に有用です。
基本的な考え方
時系列データにおいて、各時点での値がランダムに変動することが多いです。これを平滑化するために、ある一定期間内での平均値を計算します。具体的には、N個の連続するデータ点の平均を計算し、その平均値を新しいデータセットとして生成します。
利点と用途
ローリング平均は以下のような利点と用途があります。
- ノイズ削減: 短期的な変動や異常値が平均によって緩和される
- トレンド把握: 長期的な傾向を見ることが容易になる
- 予測モデルの精度向上: 平滑化されたデータを用いることで、予測の精度が上がることがある
SQLでのローリング平均の計算方法
ウィンドウ関数を使用した方法
SQLには、ローリング平均を計算するためのウィンドウ関数が用意されています。具体的には、`AVG()`関数と`OVER()`句を組み合わせて使用します。
SELECT date,
value,
AVG(value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_avg
FROM time_series_table;
サンプルデータ
以下のような時系列データを例として使用します。
| 日付 | 値 |
|---|---|
| 2021-01-01 | 100 |
| 2021-01-02 | 110 |
| 2021-01-03 | 105 |
| 2021-01-04 | 115 |
結果の解釈
上記のSQLクエリは、各日付での「値」と、その日付を含む直近4日間の平均値（ローリング平均）を計算します。
注意点と最適化
ウィンドウサイズの選定
ローリング平均の精度は、ウィンドウサイズ（平均を計算するデータ点の数）に依存します。ウィンドウサイズが小さすぎると、ノイズ削減の効果が薄れます。逆に、大きすぎるとトレンドの変化に遅れてしまいます。
NULL値の取り扱い
時系列データにNULL値が含まれている場合、それが平均計算に影響を与える可能性があります。具体的には、`AVG()`関数はNULL値を無視するため、NULL値が多い場面では注意が必要です。
まとめ
ローリング平均は時系列データ分析において有用な手法であり、SQLでも簡単に計算することが可能です。ウィンドウサイズの選定やNULL値の取り扱いに注意を払いながら、データ分析に活用してください。
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