自己共分散 (𝐶𝑘) と自己相関 (γk) の違い

定義：
自己共分散は、ある時点と別の時点の値がどれくらい一緒に変動するかを示します。

例：
ある月の売上と次の月の売上がどれだけ一緒に増えたり減ったりするかを見るために使います。

定義：
自己相関は、自己共分散をそのデータの全体的な変動（分散）で割ったものです。これにより、-1から1の範囲でどれくらい関連があるかがわかります。
例：
季節ごとに売上がどう関連しているかを見るのに使います。例えば、夏と冬の売上が似ているかどうか。

使い分けの業務例

例えば、スーパーマーケットの月ごとの売上データを分析するとします。

1月の売上と2月の売上がどう連動しているかを見ます。
売上のパターンやトレンドを理解するために役立ちます。

全体の売上データを標準化して、各月の売上がどれだけ自己関連しているかを見ます。
季節ごとのパターンや周期性を評価するのに役立ちます。
これらを使うと、売上のパターンやトレンドを詳しく理解でき、将来の売上予測やマーケティング戦略の立案に役立ちます。