面グラフの主要な結果を解釈する

カテゴリごとのトレンドを確認して、カテゴリ全体にわたるトレンドを比較します。トレンドとは、データの値が長期的に上昇したり、下降したりすることです。トレンドは線形になることがあり、曲線になることもあります。

次の面グラフは、3つの製品の5年間（60か月）の売り上げを示します。製品3の売上（いちばん下の線）はかなり平らです。製品2の売上はゆるやかに下降し、製品1の売上は上昇しています。全体として、すべての製品の売上を合計したものは、5年間にわたって漸増し、その大部分は製品1の売上の上昇を反映しています。

周期運動または季節変動パターンを確認します。季節要因パターンとは、データ値が同じ期間にわたり上昇と下降を一定に繰り返すことです。たとえば、自動車パーツ店の順序は、毎週月曜日は低く、毎週金曜日にピークに達します。季節変動要因には常に決まった既知の期間があります。これとは対照的に、周期運動では、一定の間隔では繰り返しているようには見えないデータ値において上昇したり下降したりします。通常、周期運動は、季節変動パターンよりも長期的で変動も大きくなります。

次の面グラフでは食品業の雇用状況（金属業と合算して示されている中央の線）は、8月頃をピークとして周期的な運動を示しています。全体的に、すべての業種を合わせた雇用状況（一番上の線）は、8月と2月をピークとして周期的な運動を示しています。8月のピークは、食品業の周期的な雇用状況が少なくとも部分的に寄与しています。

ヒント

データがトレンド、周期または季節変動を示している場合、時系列分析を使用して、データをモデル化して、予測を作成できます。使用する分析に関する詳細は、どの時系列分析を使用しますか？を参照してください。