時系列データ分析でしばしば使われるモデルはどれですか？

ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル）は、時系列データ分析においてしばしば利用されるモデルの一つです。時系列データの傾向や周期性を理解し、未来の予測を行うために適用します。ARIMAは、自己回帰 (AR)、差分 (I)、移動平均 (MA) の3つの要素を統合したモデルであり、データの時間的パターンを考慮した予測が可能です。このモデルは株価や需要予測などに広く活用されています。