データ間の時間的な因果関係を表現するモデルの構築を目的とする時系列解析に

地理空間情報も考慮することにより、時間的・空間的な相互作用、因果関係を表現する

モデルの構築を行うことが出来ます。これを時空間統計解析と呼びます。

時間的、空間的なデータである新型コロナウイルスの発生状況や地球温暖化の進行状況、人流など

の解析に用いることができ、自然科学から人文・社会科学に至るまで幅広い分野で応用されています。

弊社にも様々な時系列・地理空間情報を持ったデータがありますので、それを用いたエビデンスに基づく意思決定を支援していきます。

The purpose of time series analysis is to construct models that represent temporal causal relationships among data. By considering geospatial information in time series analysis, we can construct models that express temporal and spatial interactions and causal relationships. This is called spatio-temporal statistical analysis.

For example, outbreaks of COVID-19, the progress of global warming, and human flows are temporal and spatial data.

Spatio-temporal statistical analysis can be used to analyze these data, and is applied in a wide range of fields such as natural sciences, humanities, and social sciences.

Our company also owns data with various time-series and geospatial information. We will support evidence-based decision making using these data.