こんな人におすすめ：
- 需要予測やマーケティング分析を担当するビジネスアナリスト
- データサイエンティストや統計分析に携わる研究者
- 季節性の影響を業務で考慮する生産管理や販売計画担当者
プロンプト例：
「季節変動要因の定量的分析手法について解説してください。特に、時系列データにおける季節性の抽出方法や回帰分析での季節性ダミー変数の活用例も教えてください。」
プロンプト例の出力結果（想定）：
季節変動要因の定量的分析は、データに内在する季節性を数値で捉え、予測や戦略策定に役立てる手法です。代表的な方法として以下があります。
- 月別平均法：各月の平均値を計算して季節典型値を算出し、季節変動指数を作成します。これにより季節ごとのパターンを把握できます。
- 季節調整：原数値から季節変動成分を除去し、トレンドや不規則変動を分析しやすくします。乗法モデルや加法モデルが使われます。
- 回帰分析における季節性ダミー変数の導入：各月を表すダミー変数を説明変数に加え、季節ごとの需要変動をモデル化します。これにより季節要因が需要に与える影響を数値化可能です。
- 機械学習手法（LSTMやProphetなど）：複雑な季節トレンドや長期依存性を捉え、高精度な予測を実現します。
これらの手法を活用することで、暑さや寒さ、祝祭日など季節に関連する多様な要因（天候、暦、社会的慣習）を定量的に分析・予測し、効率的な生産計画や販売戦略を立てられます。特に、季節指数を基に売上の波動を把握することは、実務で広く用いられています。
