時系列は難しい、まず時系列解析をどこから始めればいいのか悩むと思う。
そういうときにまずは最低限ここからやるべしというのが本記事の総点である。
数式はほとんど用いずに書きたいと思う。

全体の学習の流れ

f:id:whisponchan:20190919012119j:plain — 学習の流れ

絶対覚えるべきこと

定常時系列と非定常時系列の違いを理解してください。

代表的な定常時系列

f:id:whisponchan:20190919010955j:plain — 定常時系列

時間によって値 $y_t$ が周期的に変化しない時系列データのことです。

代表的な非定常時系列

f:id:whisponchan:20190919011033j:plain — 非定常時系列

時間によって値 $y_t$ が周期的に変化する時系列データのことです。

以上です。
次に前処理というフェーズがあります。

時系列予測は非定常の時系列のままだと学習が難しいです。
そのため、非定常時系列→定常時系列にします。その処理が平滑化です。

平滑化の種類

移動平均
階差

移動平均は移動の幅wという正の整数を任意に指定して、時系列 $x_t$ に対してtをずらしながらwの数だけ平均を取っていく方法です。階差は時系列データ $x_t = x_t - x_{t-1}$ という定式である。これが一階階差である。二階階差は一階階差をベースにその前の階差を用いて差を取る手法である。