トレンド成分・周期成分・残差へデータを分解する

この機能は、STL（季節性とトレンド分解のローリング推定）手法を使用して時系列データを分析します。
STL手法は、時系列データをトレンド、季節性、残差の成分に分解し、データの基本的な構造を解明します。
連続したデータかつ欠損値のないことが前提で、最も重要な周期を指定することで分解の精度を高めることができます。
この機能は、時間パターンや変動の理解に役立ちます。