あなたのビジネス分析を高めましょう：季節調整のステップバイステップガイド

あなたのビジネス分析を更に向上させるためのステップバイステップガイド：季節調整のポイント

私たちは、予測のために時系列データを要素に分解する重要性を理解していますが、ビジネスのパフォーマンス分析ではそれが十分に強調されていません。

ビジネスのパフォーマンス分析担当として、私は常に月次の収益パフォーマンスを報告し、ビジネスサイクルのトレンドを追跡しています。季節変動の問題に対処するために、私は前年比の比較に依存しています。問題は、この比較が1年前のデータに依存していることであり、つまりトレンドを遅れて追いつくことになり、壊滅的な結果をもたらす可能性があります。経済学者や統計学者は、季節変動に対処し、ビジネスサイクルの変化を早期に捉えるためにより洗練された手法を持っています。

経済学者はマクロ経済データを分解して季節調整済みデータを報告し、経済活動のタイムリービューにつながる季節調整済み指標の月次変化（または四半期変化）に依存しています。

統計学者や経済学者にならなくても、ビジネスのトレンドを把握することはできます。アメリカ国勢調査局はX-13ARIMA-SEATS季節調整ソフトウェアを一般に公開しており、Pythonを使ってビジネス分析を向上させる方法を紹介します。

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X-13ARIMA-SEATSのダウンロード

StatsmodelsのX13_arima_analysisを利用して、ビジネスデータの季節変動を調整することができます。

まず、国勢調査局のウェブサイトからX-13ARIMA-SEATSの実行ファイルをダウンロードする必要があります。

最新バージョン（執筆時点でのバージョン60）は私の環境では動作しなかったため、前のバージョン（ビルド59）をダウンロードしました。

ダウンロード後、お好きなフォルダに解凍できます。

Pythonノートブックをセットアップします。

データ分析の通常のパッケージをインポートする以外に、環境変数X13PATHを解凍したフォルダのパスに設定する必要があります。このステップをスキップすると、解析実行時にエラーが発生します。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.x13 import x13_arima_analysisfrom datetime import datetimefrom dateutil.relativedelta…

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