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
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 今回は時系列予測ツールProphetを使って、過去のデータから未来を予言する予測モデルの作成を試してみました。 ビジネスでは日々発生する時系列データ(DAU、売上など)に対する予測を作成する必要があります。 Prophetを使うことで、とても簡単に予測モデルを作ることができます。Prophetはオープンソースで開発されておりPythonとRのライブラリが公開されています。今回はTOPIXのデータを使用して、Python版のProphetの使い方を解説します。 Prophetを使ってあなたも予言者に TOPIXのデータを準備する TOPIXのcsvファイルを取得する PandasでProphetに取り込むための前処理を行う データをもとに予測モデルを作成する prophetのインストールとモデルの作成 モデルをもとに未来予測をしてみる 予測
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで3日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる (ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
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