時間とともに変動する現象に対して時間の順序で測定・観測した結果の記録を時系列データと言う
http://mjin.doshisha.ac.jp/R/33/33.html
時系列データは等間隔に測定された連続量として扱うため、データとデータの間はつないだ状態で図示します。
つまり前提として、ある時点で測定されたデータと、その1つ前に測定されたデータとの間は、直線的に変化すると仮定しているのです。
実例としては・・・
心電図や脳波のような医療データ、気温や気圧のような気象データ、株価および為替レートのような金融・経済データなどがある。
■移動平均法
将来を予測するための分析手法として、最もシンプルなのが「移動平均法」
たとえば月次の売り上げであれば、「12か月」という決まった期間を設定して、
それを1か月ごとにずらしながら平均値を算出していく方法
節変動や不規則変動の影響を取り除き（平滑化と呼びます）、
総合的に見て上昇/下降傾向にあるのか、それとも変化はないのかを確認できることが特徴です。
■周期性
・・・あとで