季節調整_001
季節調整とは、直接調査した原データから季節変動を取り除いて分析しやすくすることです。分析にあたって生のデータを見ようとすると、季節変動によって生のデータは大きく凸凹しているので傾向を見難いのです。

単純に月の休日の数だけでも、お店や工場などの生産設備の稼働状況も異なって来ますよね?例えば、平日が20日の月と平日が22日の月ではそのまま比較するには少し、乱暴な気がします。

また、例えば洋服屋さんを営んでいる人が、何の調整も行わずに、2月と6月の販売数量を比較してみたらどうでしょうか?通常は2月は端境期なので洋服等の売上は下がります(春物を売るには寒いし、冬物の処分も終了しているため。)。

逆に6月はボーナスも支給されますし、夏物の売れ行きも伸びてくるため、売り上げは良いハズです。

そして、これを単純に比較して、この洋服屋さんの売り上げが伸びている!と判断するのはちょっと早合点すぎる気がしますよね。

そのため、こういった季節変動の影響を除去してデータを見比べる必要があるのです。 

それではどのように調整を行えばよいのでしょうか?これにはいくつかの方法がありますが、一番素朴な方法は、12か月の移動平均を見る事です。季節変動なので、一年周期になるのが通常ですよね。その場合、12か月分の移動平均を見ると、各月の特殊要因は除去できます。

このまんがでは、売上がすごく伸びていると喜んでいます。でも、先生が指摘しているところから推測すると、季節変動はそのままの基のデータベースで売り上げがすごく伸びたと言って喜んでいるようです。

季節調整後でも売り上げは伸びているようですが、その伸びは3コマ目のようにみんなが踊るほどではないと言っています。 
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