この記事では、SQLを用いた時系列データの予測分析について詳しく解説します。具体的なクエリ例を交えながら、時系列データの基本的な概念、SQLでのデータの取得と変換方法、そして予測分析のアプローチについて紹介します。
目次
はじめに
時系列データは、時間的な順序を持ったデータの集合です。株価、気温、ユーザーのアクティビティなど、多くの現象が時系列データとして分析されます。この記事では、SQLでどのようにこれらのデータを扱い、予測分析を行うかに焦点を当てます。
時系列データとは
定義と特性
時系列データは、一定期間ごとに収集されたデータです。主に以下の特性があります。
- 連続性：データは一定の間隔で連続しています。
- 時依存性：過去のデータが未来のデータに影響を与える可能性があります。
SQLでの時系列データの取得と変換
基本的なデータ取得
時系列データを取得する基本的なSQLクエリは以下のようになります。
SELECT timestamp, value FROM time_series_table ORDER BY timestamp ASC;
日時の単位変換
日、週、月などにデータを集約するには以下のようなクエリを用います。
SELECT DATE_TRUNC('day', timestamp) as day, AVG(value) FROM time_series_table GROUP BY day ORDER BY day ASC;
予測分析の手法
移動平均法
過去N期間の平均を用いて未来を予測する方法です。
SELECT AVG(value) OVER (ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_average FROM time_series_table;
線形回帰法
過去のデータに基づいて線形の方程式を求め、それを用いて未来を予測します。
-- 線形回帰の例
-- xとyは具体的なカラム名に置き換えてください。
SELECT regr_slope(y, x) as slope, regr_intercept(y, x) as intercept FROM time_series_table;
| 手法 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 移動平均法 | 単純で理解しやすい | 突発的な変化に弱い |
| 線形回帰法 | トレンドをしっかり捉えられる | 計算が複雑 |
まとめ
SQLを用いて時系列データの予測分析を行う手法には、移動平均法や線形回帰法などがあります。各手法にはメリットとデメリットがあり、目的に応じて選ぶ必要があります。SQLで簡単にこれらの分析が可能なので、ぜひ活用してみてください。
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