時系列とは、測定の発生時刻に従って並べた、ある変数の一連の測定値です。通常、時系列は一定の頻度で測定され、一般には、そのデータ地点が一定の時間間隔で配置されますが、必ずしもそうである必要はありません。
時系列に特徴的な性質として、以下のような性質があります。
- データ時点は、相互に独立してはいない。
- データ地点の分散は、時間の結果に応じて変わる。
- データは傾向を示すことが多い。
- データは周期的なものになる傾向がある。
時系列分析のための一般的なビジネス アプリケーションには、次のアプリケーションがあります。
- 予算分析
- 経済予測
- 在庫分析
- プロセス制御
- 品質管理
- 売上予測
- 株式市場分析
- ワークロード射影
- 生成結果射影
EXPAND ON句により、指定された期間内の各粒度に1行とした値同等行のセットを作成することにより、入力行のPERIOD列値の時系列拡張を、さまざまな形式にすることができます。粒度の数は、その句に対して指定するアンカー名によって決まります。
リレーショナル データのスパースPERIOD表現を拡張して、同じデータの密度表現にすることができます。密度形式に変換されたデータでは、移動平均の計算など複雑な分析による操作がさらに簡単にできるようになります。スパース リレーション データに対して発生したビジネスの疑問に応えるため、複雑なSQLリクエストを作成する必要はありません。
EXPAND ON句の時系列拡張で使用可能な形式は、次のとおりです。
- INTERVAL型の拡張。行は、ユーザーが指定した間隔で拡張されます。
- アンカー ポイント拡張。行は、ユーザーが指定したアンカー ポイントで拡張されます。
- アンカーPERIOD拡張。行は、ユーザーが指定したアンカー ピリオドで拡張されます。