時系列データ

移動平均は株価や天気などの時間で細かく変化する時系列データの全体の傾向をつかみたいときに使用します。続きはこちらから。 もっと見る

時系列予測モデル一覧をまとめてみた。続きはこちらから。 もっと見る

過去のデータを基に未来の値を予測するプロセス「時系列予測」。双方向LSTMネットワークはこのタイプに有効で、過去の情報のほか未来のコンテキスト（時系列データでは前後のデータポイント）を考慮する能... もっと見る

ARIMAモデルで時系列予測をやってみました。続きはこちらから。 もっと見る

この記事では、特徴量として日付や時刻などの情報を扱う際に、周期性・循環性を考慮するための方法について説明します。続きはこちらから。 もっと見る

時系列データって興味深いですよね。単純な数字の列に見えますが、様々なパターンやトレンド、季節性などが隠れています。その特徴を掴むものに自己相関係数と偏自己相関係数があります。今回はその解説です。... もっと見る

時系列分析を勉強しているけど定常性がなぜ時系列解析でよく出てくるか分からない方。どうしてその性質が大事なのか、誰にでも分かるように解説したいと思います。まずは簡単に時系列データの定常性とは何かか... もっと見る

時系列データや時系列解析とは何か、また時系列解析の種類やメリット、主な活用方法についても解説しています。主な分析の例として定常性を挙げ、最後に回帰分析との違いをまとめています。続きはこちらから。 もっと見る

こんにちは。エス・エー・エス株式会社の海田です。9月になりました。夏の間、温度が高すぎてあまり出てこなかった「蚊」ですが、少し温度が落ち着いてきた最近はなかなか元気なようで、特に子供（娘）はよく... もっと見る

K-Shapeを用いた時系列データのクラスタリング分析をPythonで実装全文はこちらK-Shapeを用いた時系列データのクラスタリング分析をPythonで実装 もっと見る

特微量とは特徴を数値化したものであり、人に例えると体重や身長などの数値になります。特微量モデリングとは、これらの数値を合わせて新しい特徴を作成、選択することを言います。全文はこちらSQLで時系列... もっと見る