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Pythonを用いて株式・長期債・コモディティの見通しを予測してみた - Qiita
今回は、SARIMAモデルを用いた時系列分析を行い、未来予測をしてみようと思います。 ★目次 ０. 自己紹介... 今回は、SARIMAモデルを用いた時系列分析を行い、未来予測をしてみようと思います。 ★目次 ０. 自己紹介・導入 １. データの読み込み ２. データの整理 ３. データの可視化 ４. データの周期の把握 (パラメーターsの決定) ５. s以外のパラメーターの決定 ６. モデルの構築 ７. データの予測とその可視化 ８. 予測結果・考察・まとめ ０.自己紹介・導入 ■自身のレベル ・株式会社Aidemyにて受講可能な「データ分析講座（３ヶ月）」を受講しました。 ・データ分析の業務経験は無く、講座内容を参考に今回初めての実践として取り組みました。 ■実行環境 ・サービス Google Colaboratory ・言語 Python 3.7.13 ・ライブラリ pandas-datareader 0.9.0 datetime （Python標準） pandas 1.3.5 sklearn 0
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