STL分解すれば時系列のトレンドをざっくり捉えることができる。ビジネスデータの場合、Seasonal Factorは12ヶ月と思っておけば大体OK。

teddy-g のブックマーク 2023/06/20 06:45

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738175333016101573/comment/teddy-g" data-user-id="teddy-g" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience003/" data-original-href="https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience003/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.salesanalytics.co.jp%2Fdatascience%2Fdatascience003%2F" data-user-icon="/users/teddy-g/profile.png">(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</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/python">python</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/data">data</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/analysis">analysis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bigdata">bigdata</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/statistics">statistics</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/stats">stats</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/timeseries">timeseries</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pandas">pandas</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/matplotlib">matplotlib</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">STL分解すれば時系列のトレンドをざっくり捉えることができる。ビジネスデータの場合、Seasonal Factorは12ヶ月と思っておけば大体OK。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/teddy-g/20230620#bookmark-4738175333016101573"><span class="datetime-body">2023/06/20 06:45</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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