(Python編) 時系列データをサクッとSTLでトレンド・季節性に分解幸か不幸か、ビジネス系のデータの多くは時系列データです。売上データもホームーページのアクセスログもセンサーデータも時系列データです。 時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか見てみたい、ということは多々あります。 多くの場合、折れ線グラフを描き傾向を掴む、ということをやります。 折れ線グラフを眺めると、トレンド（上昇傾向や下降傾向）や季節性などが見て取れるケースがあります。 そこで、サクッとトレンドや季節性などを掴む手法がSTL分解（Seasonal Decomposition Of Time Series By Loess）です。 STL分解（Seasonal Decomposition Of Time Series By Loess）を実施することで、元データをトレンド、季節性、残差に分解することができます。 元データ ＝ トレンド ＋ 季節性 ＋ 残差 STL分解（Seas
