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データの可視化シリーズ 第10弾 -トレンドラインの「Loess」を使って時系列のトレンドを可視化する


データの可視化シリーズ 第10弾 -トレンドラインの「Loess」を使って時系列のトレンドを可視化する

こんにちは

Exploratoryの白戸です。

前回は、表計算の「移動平均」を使用して線を滑らかにし、株価のトレンドをみていきました。

しかし、移動平均法は元の曲線より短くなってしまうなどの欠点がありました。

そこで、移動平均法の欠点を解消するために、統計学者が開発した「Loess」というものがあります。

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今回は、このトレンドラインの「Loess」を使用して株価のトレンドをみていきたいと思います。


Loessとは



Loessとは、局所的な区間でデータのばらつきが最も小さくなる線のことを言います。



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Exploratoryでは、ばらつきが最も小さくなるように自動的に区間を設定してくれます。


データの可視化の目的

目的

Appleの株価のトレンドをトレンドライン(Loess)を利用して理解したい

使用機能


  • ラインチャート

  • フィルタ(カテゴリの指定、期間の指定)

  • トレンドライン(Loess)


使用データ

前回から使用している、AppleやGoogleといったテック企業の株価のデータを使用していきます。

使用データは前回の記事からダウンロードできますので、そちらをご覧ください。

それでは、実際に可視化していきましょう!


可視化

※トレンドラインのパートまで、前回の移動平均と同様の処理を行なっています。そのため、前回の記事をみていただいた方は、トレンドラインから読み進めてください。

今回も時系列のトレンドを見たいために、チャートはラインチャートを選択します。

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X軸にdateを選択し、スケールを「日に切り捨て」を選ぶことで、日単位にデータを見れるようにします。

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次に、Y軸にはadjustedを選択し、集計関数に「平均値」を選びます。

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株価が表示されました。

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チャート・フィルターを使う


Appleの株価のみにする

このままでは、AppleやAmazonなどの全ての株価の合計値が表示されているので、フィルタ機能を使用してAppleのみの株価を表示させましょう。

フィルタをクリックします。

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列には「symbol」、演算子には「等しい」を選択して、値はAppleの株価の名称の「AAPL」を選びましょう。

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これで、Appleのみの株価を表示することができました。

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期間を2018年のみにする

次に、去年の株価のトレンドを見たいために、フィルタ機能を使用して期間を2018年のみにします。

先ほどの作成したフィルタの隣の「+」をクリックします。

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列には「date」を選択し、フィルタ演算子は「等しい」、値は'2018'にしてください。

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これで、アップルの株価を2018年のみで表示することができました!

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トレンドライン:Loessを使う

トレンドラインの「Loess」を使用して可視化していきます。

Y軸横のメニューをクリックします。

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トレンドラインを選択します。

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トレンドラインのタイプは「多項式(Loess)」を選びましょう。

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これで、トレンドラインのLoess曲線を可視化できました。

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トレンドライン「Loess」を使用することで、元のデータを表示したまま滑らかな曲線を引くことができます。

そして、移動平均では線が短くなるという欠点がありましたが、Loess曲線では線が短くなることはありません。

移動平均と比較をしてみましょう。

移動平均(ウィンドウサイズ:20日)

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Loess曲線と20日の移動平均を比べると、Loess曲線の方が滑らかで、よりトレンドを掴みやすいことがわかります。

もちろん、移動平均の期間を伸ばすことでトレンドの線をより滑らかにすることができます。例えば、以下は50日にしてみたものです。

移動平均(ウィンドウサイズ:50日)

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Loess曲線と50日の移動平均は、同じような滑らかな曲線を描いています。しかし、移動平均では、線が滑らかになる程(ウィンドウサイズが大きい程) 線が短くなってしまいます。


まとめ

今回はラインチャートとトレンドラインの「Loess」を使用して、アップルの株価のトレンドを可視化しました。

Loessは移動平均法のように線が短くなることもなく、滑らかな曲線を描いてくれます。

時系列データの長期的なトレンドを知りたいときは、Loessや移動平均法がおすすめです。

これまで、時系列シリーズではトレンドを理解するために6回に分けて、「表計算」や「トレンドライン」などの機能を紹介してきました。

ラインチャートだけでも様々な可視化方法があるので、特徴を理解した上で使用することで、データをより簡単に理解することができます。

次回は、ヒートマップを使用してカテゴリ間の組み合わせを見ていきたいと思います。



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