Facebookが開発した時系列予測モデルProphetで可能な4つのタイプの分析 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 時系列データは、ビジネスの世界で最も多く扱われているタイプのデータです。 しかし、その活用となると、ラインチャートで指標の推移を可視化して、その上下に注目する、あるいは、設定したターゲットを満たしているかを確認するだけにとどまってしまっていることも少なくありません。 一方で、時系列のデータが手元にあれば、将来の指標を予測したり、トレンドの変化があったタイミングを探索したり、季節性の影響を分析したりすることで、ビジネスにとってより有益な気付きを得られます。 そこで、今回はFacebookが自らのビジネスの改善のために開発した、時系列予測の
Grafana Integrationsを使って10分でMacOSのダッシュボードを作成し、Grafanaの基礎を学ぶ | DevelopersIO
Grafana Integrationsを使って10分でMacOSのダッシュボードを作成し、Grafanaの基礎を学ぶ Grafanaの学習目的で利用するデータソースは永遠の課題ですが、今回はクライアントPCのメトリクスを利用して、PrometheusやLokiを学ぶ方法を紹介します。 「Grafanaのダッシュボードあれこれ触ってみたいけれど、実際やるなら自分の身近にある機器のメトリクスを使ってやってみたいよなぁ」 Grafanaには、学習目的でTestData data sourceが公式から提供されています。ダッシュボードの表示形式を手を動かしながら学ぶには良いデータソースなのですが、いかんせんテスト用のデータなので、実際のユースケースからは遠かったり、クエリがシナリオとして隠蔽されているため、Grafanaの基本であるPrometheusやLokiを学ぶには不向きです。 どうしたも
ITをクソつまらなくしているマネージャーです。ごめんね。
SIerでマネージャーまで出世し、いくつかのスタートアップでEMやCTOを経験してる。 この増田には本当にごめんねと思ったので初投稿。 https://anond.hatelabo.jp/20240728023355 エンジニアもビジネスだとか、生成AIだとか、本当つまらないよね。俺もそう思ってるよ。 でもさ、CEOや株主や役員達が言うんだよ。 ビジネス成果も禄に出してなければ、OSSで活躍している訳でもない、コミュニケーションがちょっと得意なその辺のスタートアップのCTOとかに、ビジネスイベントや飲み屋でそう言われてさ。 「これからは生成AIだ」とか「エンジニアにもビジネス意識を植え付けよう」って。「評価や採用も技術発信もそうしよう」「その方が儲かるぞ」って。 JTCがコンサルに弱いのと同じでさ、エンジニア業界で評価されていないキラキラCTOみたいな人でもさ、なんか不思議な力で言われてそ
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