こんな悩みにお答えします。 Prophetでは株価以外の情報を考慮した予測を行うことができます。 なぜなら、Prophetにはトレンドの変化点を入力するパラメータが用意されているからです。 今回は、FOMCの日程を考慮してProphetの株価予測を行う方法をご紹介します。 この記事を読み終えると、Prophetの精度改善方法を理解することができます。
【Python】【株価予測】FOMCの日程を考慮したら高精度すぎた（Prophet）（changepoint）
こんな悩みにお答えします。 Prophetでは株価以外の情報を考慮した予測を行うことができます。 なぜなら、Prophetにはトレンドの変化点を入力するパラメータが用意されているからです。 今回は、FOMCの日程を考慮してProphetの株価予測を行う方法をご紹介します。 この記事を読み終えると、Prophetの精度改善方法を理解することができます。
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
Pythonで実践する時系列データ分析: pandasとProphetで未来を予測する - Qiita
はじめに ビジネスの世界で「先を読む」ことの重要性は言うまでもありません。売上予測、需要予測、株価分析など、時系列データを扱う機会は非常に多いですよね。しかし、時系列データの分析は一筋縄ではいきません。トレンド、季節性、外部要因など、考慮すべき要素が多岐にわたります。 そこで本記事では、Pythonを使って時系列データを効果的に分析する方法をご紹介します。特に、データサイエンティストの強い味方であるpandasライブラリの時系列機能と、FacebookのAIチームが開発した予測ライブラリProphetに焦点を当てます。 これらのツールを使いこなせば、複雑な時系列データでも、まるで未来を見通すかのように分析できるようになります。さあ、一緒にPythonで時を操る魔法を学んでいきましょう！ 1. pandasを使った基本的な時系列データ操作 1.1 データの読み込みと前処理 まず、時系列データ
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話：非統計家が高精度な時系列予測を行えるProphet（後編）（1/2 ページ） Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。後編はチューニングのテクニックや運用時の注意点などについて。 Facebook製の時系列予測オープンソースソフトウェア（OSS）であるProphetを紹介する本連載。前回は、主に時系列予測そのものの歴史とProphetの概要を紹介しました。 今回は、Prophetを使用するに当たって非常に重要であるチューニングのテクニックや、予測エンジンとしてProphetを搭載したプロダクトを運用する際に気を付けるべき点について、具体的な案件と
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
【Day-13】『Prophet入門』簡単に高精度を実現するFacebook謹製の時系列予測ライブラリ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 13日目。 仮想通貨がはやり始めて、チャートを見るようになった人も多いのではないでしょうか？ チャートから予測をしたい という思いを持ちつつも、結構ハードルの高いのが時系列予測。 それをできるだけ簡単にできるツールがProphet。 自分の持っているドメイン知識を導入しながら、簡単に時系列データ予測を行うことができます。 prophetとは 資料 ビジネス予測のための課題 設計思想 Prophetでできないこと 根底のアルゴリズム インストール Prophet tutorial 型の変換 将来の予測 Components 特別なイベントなど help まとめ prophetとは 資料 公式記事 github わかりやすい資料(slideshare)*1 ビジネス予測のための課題 Completely automatic forecasting tec
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