Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレンド分析を行いました。 時系列予測について Prophetについて 実装例 モデルの適用 将来のアクセス数予測 トレンド性と周期性の抽出 変化点抽出 Slackを利用した自動化 まとめ 時系列予測について 以前、 KPIのトレンド抽出について以下のブログで紹介しました。 data.gunosy.io ここでは時系列データをトレンド成分と季節成分に分解し、トレンドの把握を容易にする分析を行なっていました。 KPIのトレンドを知ることでサービスの状態を把握することが目的でした。 今回はこの分析をさらに進め、トレンドの変化点
pandas-datareaderで株価や人口のデータを取得 | note.nkmk.me
pandas-datareaderを使うと、Web上の様々なソースに簡単にアクセスして、株価や為替レート、人口などのデータをpandas.DataFrameとして取得できる。 pandas-datareader — pandas-datareader 0.8.0 documentation pydata/pandas-datareader ここでは以下の内容について説明する。 pandas-datareaderの概要 インストール データソース 株価（Alpha Vantage） データ取得 CSVで保存 グラフをプロット 人口、GDPなど（World Bank） データ取得 indicator 階層データの整形 以下のサンプルコードのpandas-datareaderのバージョンは0.8.1。2020年5月22日時点で動作を確認している。バージョンやデータソースの仕様が変わると動作しない
あなたのパンダ（pandas）止まってませんか？ 〜 Bokeh と ipywidgets でインタラクティブ Jupyter のススメ - akiyoko blog
この投稿は 「Jupyter Advent Calendar 2017 - Qiita」 の 22日目の記事です。 こんにちは、パンダ好きの akiyoko です。 上野動物園の赤ちゃんパンダ、シャンシャン可愛いですよね〜。 Ueno Panda Live.jp というサイトで、開園日なら毎日（ただし開園時間のみ）パンダのライブ映像が見れる（オススメは３カメ！）のは皆さんもうご存知ですよね。しかしながら、たまに小一時間ほどパンタ達がじーーーっと動かないことがあるんですね。ただ寝てるだけという。こっちはあのモフモフが愛くるしく動く姿が見たいのに！！ 見たいだけなのにぃ！！！！ （親子水入らずで全く動かない様子。キャプチャ元：Ueno Panda Live.jp） ハァハァ。少々取り乱してしまいましたが、ところで、あなたのパンダ（pandas）も止まってしまっていませんか？ というのが今回のテ
ひとりでデータ分析ガチ勉 Advent Calendar 2017 - Adventar
ほけきよが自ブログprocrasist内で、 データ分析のお勉強します。 使う言語 python 触れる内容 データ分析の話全般(論文/記事などを参考に)。特に↓のジャンル 時系列分析/統計 Metrics learning, 表現学習 その他機械学習/Deep Learning その他面白トピック pythonライブラリの勉強。ワンランク上の分析技術を身につけるために numpy,pandas,scikit-learnについて総ざらい 機械学習系ライブラリを使ってみる keras, pytorch, prophet, statmodels, ...etc... 実際にデータ分析 スクレイピング・クローリング周りの技術 ブログのデータを用いて オープンデータを用いて がんばる 上記の何割書けるかわかりませんが、できる限り書こうと思います。間違っているところなどあったら、コメントください。
AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう : 生成AIエンジニアLab
第4次産業革命とも言われる人工知能ブームは、文字通り急激な変化を起こしました。企業は必死で戦略を見直しているものの、そもそも見直すだけの知識を持つ人材が社内におらず袋小路です。見直せる人材がいないので、必要な人材像を定義出来ず、とりあえず「AI人材」とビジネス界隈でよく利用されています。 とにかく今、圧倒的な人材不足です。ではこの「AI人材」にどしたらなれるのでしょうか。 関連記事：人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる 一方、AI人材になるためには、機械学習の専門知識やプログラミングなどとても難しいように思えます。特に、プログラミングの経験がない方は、非常にハードルが高いと感じているのではないでしょうか。 私も元々プログラミングが出来ませんでした。数年前スマホアプリ開発が流行った際、自分でアプリを作ってる人がとても羨ましかったです。何度か勉強しようと本を買いましたが、ゼロ
Seven lessons I learned teaching data analysis with Python
A San Diego State journalism professor shares her experience with “First Python Notebook” As a digital journalism educator at San Diego State University, I am always seeking to provide my students with the latest skills to help them be the best journalists they can when they enter the job market. This past spring I had the opportunity to introduce my students to the Python scripting language via t
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