準周期タイプと流れタイプがありますが、このページは、準周期タイプの話です。準周期データは、一般的な時系列解析では扱えない準周期ではない、周期データは、下のようなものです。四季や、24時間のような規則的な周期を背景に持っているデータだと、これに近くなります。解説されていると書きましたが、こうした理論では、周期性を前提として作られた数式を使います。準周期データは、見た目が似ていますが、周期性を前提とした理論は使えません。いうよりも、準周期データで何かを調べたい時は、周期的ではない何かの違いを知りたいことが多いので、それを知るためのアプローチをします。準周期データは、複雑な関係を持ちながら変化する動的なデータです。手法を適用した程度では、知りたい情報が得られることはまれです。データを見ることが多いです。ローテクですが、何が起きているのかがわからないデータを分析する時には、一番頼りになる方法です。どの形のデータでも、まずは、折れ線グラフでデータの様子を見ます。持って来たものをさらに加工してから解析します。生データの全体像を見る。生データを見やすくして見る。いわゆる「特徴量」を作る。データを扱いやすく、わかりやすい形へ。昔からの手法が大活躍する形式ソフト万能ではないですが、RとPythonを使った例を作っています。Pythonでするための本ですが、手形状の判別とセンサーデータの回帰分析の、2つの実施例が、詳しく書かれています。品質管理にセンサーを活用する事の意義や、そのためのデータ解析を紹介しています。「トレース管理」と呼んで、センサーデータを、ロットやバッチ毎でまとめておくことを提案しています。これをしておくと、バッチ毎の重ね書きのグラフを解析できるようになります。バッチ毎の代表値を計算できるようになります。代表値がわかると、検査データと紐付けできるようになります。PLSを紹介しています。内容の一部が近いです。2011データをバッチ単位で集計できるようにしておき、そのデータの見るべきポイントを、関数などを使って、切り出せるようにしておく。よる監視)に使う方法を紹介。データベースからのサンプリング(1次データの作成)。