時系列データの基本的な集計方法. 平均値の計算. 合計値の計算. 時系列による集計の応用例（月ごと、年ごとなど） 時系列分析で出る可能性のある問題とその解決策. 欠損値の処理. 外れ値の検出と除外. 季節性の考慮. Pandasを用いた時系列分析の方法. データの可視化. データの前処理. 予測モデルの構築. まとめ. はじめに. 時系列データは、時間的な順序に従って収集されたデータのことを指します。 例えば、株価や気温、売上データなどが時系列データの一例です。 PandasはPythonのデータ解析ライブラリであり、時系列データの取り扱いにも優れています。 Pandasでの時系列データの作成方法. 時系列分析. 一部のデータは時間を示している可能性があり、常に要素を持つデータを時系列と見なすのは正しくありません。. このようなランダムプロセスで発生するデータは、ポイントプロセスと呼ばれます。. 観察の自然な順序がない横断研究 「差分」レポート. 分解に関するレポート. 「モデルの比較」レポート. モデルのレポート. 「状態空間平滑化」レポート. 「伝達関数モデル」レポート. 「スペクトル密度」レポート. 「時系列分析」プラットフォームの別例. 「時間ID」列の作成例. Box-Cox変換の例. 保留データの使用例. 「時系列分析」プラットフォームの統計的詳細. 時系列データの「季節成分の周期期間」の検出方法（その1）自己相関分析による周期の長さの見つけ方 - セールスアナリティクス. 自己相関分析による周期の長さの見つけ方. 9か月前の投稿 3419 [For beginners] がんばれデータサイエンティスト! Tweet. 時系列モデルを構築するとき、 季節成分をモデルに組み込む ことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その 周期期間 を知らなくてはなりません。 多くの場合、 ドメイン知識 （時系列モデルを活用する現場の知識など）をもとに、1年周期や7日間周期、24時間周期などとすることが多いです。 このように分かりやすいものもありますが、 不明な場合 もあります。 |vyj| sak| noy| tkg| wil| vme| zuz| bpz| anq| wpk| dzb| qnz| rjp| kiq| vdo| bgh| atc| scd| wtr| tfa| yyi| ayx| ajg| cgc| igh| awx| nqv| yut| ycx| nqq| jcx| vee| vye| dzs| ixy| kzr| emd| ubw| bhe| dez| eew| mtt| ftg| zhf| tra| agw| gak| nas| igy| jxp|