データの可視化シリーズ 第9弾 - 表計算の「移動平均」を使って時系列のトレンドを可視化する

# データの可視化シリーズ 第9弾 - 表計算の「移動平均」を使って時系列のトレンドを可視化する


こんにちは

Exploratoryの[白戸](https://exploratory.io/author/GMq1Qom5tS/notes)です。

[前回](https://qiita.com/takatoshiroto/items/c3188a3fdd39d184861a)は、表計算の「差の割合」を使用して株価の成長率のトレンドを見ていきました。

今回は、時系列データのトレンドを可視化するときによく使われる「移動平均」を紹介します。

移動平均とは、ある一定期間ごとの平均値を期間をずらしながら求めたものです。移動平均は長期的な傾向を表す滑らかな曲線を描いてくれるため、トレンドを理解しやすくなります。


# データの可視化の目的

**目的**

Appleの株価のトレンドを移動平均を利用して理解したい

**使用機能**

* ラインチャート
* フィルタ(カテゴリの指定、期間の指定)
* 表計算の移動平均
* カスタムパレットの使用

# 使用データ

前回から使用している、AppleやGoogleといったテック企業の株価のデータを使用していきます。

使用データは[前回の記事](https://qiita.com/takatoshiroto/items/c3188a3fdd39d184861a)からダウンロードできますので、そちらをご覧ください。

それでは、実際に可視化していきましょう！

# 可視化

今回も時系列のトレンドを見たいために、チャートはラインチャートを選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/df698eff-3c52-4990-0fab-f3ad646a682b.png)

X軸にdateを選択し、スケールを「日に切り捨て」を選ぶことで、日単位にデータを見れるようにします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/57fa7390-a0b4-32ef-0bc2-f004c4060af5.png)



次に、Y軸にはadjustedを選択し、集計関数に「平均値」を選びます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/6279be24-eb91-1a30-b28c-612d088d8037.png)


株価が表示されました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/c35b96f4-59bd-86b7-09be-4084ddb2f91e.png)


# チャート・フィルターを使う

## Appleの株価のみにする

このままでは、AppleやAmazonなどの全ての株価の合計値が表示されているので、フィルタ機能を使用してAppleのみの株価を表示させましょう。

フィルタをクリックします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/83b95e71-5196-b4d9-92fc-98beedeff27e.png)


列には「symbol」、演算子には「等しい」を選択して、値はAppleの株価の名称の「AAPL」を選びましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/31fde955-3d91-3989-1f34-04aefa783ec8.png)


これで、Appleのみの株価を表示することができました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/790bd4f6-961d-e161-10a9-97b6ce445c37.png)


## 期間を2018年のみにする

次に、去年の株価のトレンドを見たいために、フィルタ機能を使用して期間を2018年のみにします。

先ほどの作成したフィルタの隣の「＋」をクリックします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/854733f2-f20d-9126-5685-13169b3bcb7b.png)

列には「date」を選択し、フィルタ演算子は「等しい」、値は'2018'にしてください。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/3d9f3a8b-5c5a-e160-1825-30cafc9307ab.png)


これで、アップルの株価を2018年のみで表示することができました！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/81478d45-91c8-6c19-0edf-4387a4f98c2f.png)


# 表計算：移動平均を使う

それでは、ここからよりトレンドを理解するために、表計算の「移動平均」を使用して可視化していきます。

Y軸の２つ目のドロップダウンに先ほどと同様に、「adjusted」を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/bbe80b3f-4f85-5fc6-e88e-60102696e90f.png)


集計関数は平均値を選択しましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/916a0290-6ca7-5cf7-8aab-70f4eaff7558.png)


Y軸のメニューをクリックして表計算を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/d1b6855c-6059-ff87-9219-64bb813f36ce.png)

計算のタイプは移動計算を選びましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/6ff34ff1-778b-62da-3f4d-7488ceddac5f.png)


値の集計方法は「平均値」を選びます。

ウィンドウサイズは、移動平均で使用する区間のことを指します。

ここでは、ウィンドウサイズは' 20 'にします。

今回の場合は、X軸の単位が日のため、ウィンドウサイズが20の場合は、20日の平均値をずらしながら求めることを意味します。


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/4ea7547f-8acf-b609-7ea6-ea1be2abdafe.png)


ラインチャートに移動平均が適用されました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/cb5d2b99-3f4c-e4ef-a3af-eb20fef8c763.png)



次に、カスタムパレットを使用して、移動平均のトレンドを見やすくしていきます。

カスタムパレットの作り方は、[こちら](https://qiita.com/takatoshiroto/items/d11e8e4a7d2a4031edde)の記事をご覧ください。

カスタムパレットは今回のために作成した、グレイとブルーの色のパレットを適用します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/047d9d49-c346-3896-e53d-ad8384566ea7.png)


これで、移動平均のラインチャートを可視化できました！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/6a973f46-9daa-1691-ae65-6dc3c2a74cba.png)


株価は、2018年の10月までは伸びていましたが、11月からは下降しているようです。

また、移動平均には欠点があります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/be85311a-cc5f-e1a5-6a5f-9bc80a5b974d.png)


このように、元の曲線より短くなってしまうことです。
それは、移動平均が前後の値の平均値を求めることによって起こります。また、時系列が滑らかになるほど（ウィンドウサイズが大きいほど）曲線は短くなります。


# まとめ

今回はラインチャートと表計算の移動平均を使用して、アップルの株価のトレンドを可視化しました。

個々のデータポイントがどこにあるのかという具体的な詳細よりも、データの包括的な傾向を知りたいときは、移動平均を使用するのがおすすめです。

次回は、時系列データのトレンドを見やすくするために、「トレンドライン」という機能を使って線を滑らかにする手法の紹介をします。

* [データの可視化シリーズ 第10弾 -トレンドラインの「Loess」を使って時系列のトレンドを可視化する](https://qiita.com/takatoshiroto/items/7b09e197d24ef54c73ca)

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