さくっとトレンド抽出: Pythonのstatsmodelsで時系列分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース
Pythonを使ったデータ分析に関する内容をJupyter Notebookにまとめ始めました - c-bata web
研究をかれこれ2年半ぐらい続けてきたので、研究をする中で必要になった機械学習の手法について調べたりコードを書いたりしてきたのですが、まだまだ触ったことのない機械学習の手法も多く、研究で必要になる手法以外の知識も付けたくなってきたので、勉強し始めました。 Sphinxにまとめるか悩んだのですが、「ひとまず簡単にスライドにできること」・「手元でもすぐにコードを実行できる」という理由でJupyter Notebookを使用しています。 もし誤りやタイポ等があれば、IssueやPRお待ちしております。 github.com 今のところ↓の2つについてまとめました。 Jupyter Notebook / Numpy / Pandas / matplotlib入門 決定木(Decision Tree) ノートブックの内容一覧 内容については今後何度も変更をすると思いますが、とりあえず今の予定としては下
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