時系列分解は、データを構成要素に分解することで、根本的なパターンをより深く理解し、予測をサポートします。主な構成要素は以下のとおりです。
トレンド: 長期的な進行 (上昇または下降)。
季節性: 短期的なパターンの繰り返し (例: 月次または四半期ごと)。
循環的 (オプション A): 中期から長期のサイクル (例: ビジネス サイクル)。
不規則/残差 (オプション C): ランダムで予測不可能な変動。
トレンド分析には、周期的要素、季節的要素、不規則的要素の調査が含まれるため、正解はオプション E (上記のすべて) です。
参照：
DASCA データ サイエンティスト ナレッジ フレームワーク (DSKF) - 分析: 時系列分解と傾向分析。