![Pythonによるマーケティングミックスモデリング(MMM:Marketing Mix Modeling)超入門 その7Ridge回帰モデルでMMM③(色々なAdStock考慮)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/57e4a6020f597e04fa729fc701aef933d24924b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.salesanalytics.co.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2F7fb0dc2334650513c2d4cd96b6965b37.png)
ビジネス系データサイエンスの多くは、時系列データです。 RのTSstudioパッケージを使うと、サクッと時系列解析できます。「TSstudio」の「TS」はTime Series(時系列)の略です。 RのTSstudioパッケージには、時系列データを分析する上で嬉しい機能がてんこ盛りです。 今回は、「時系列データならRのTSstudioパッケージでサクッと分析」というお話しをします。 TSstudioとは? RのTSstudioには、ざっくりした次のような機能があります。 時系列データの可視化 時系列データの分析 時系列の予測モデル構築 例えば、現在(2021年3月5日現在)は次のような時系列モデルを作ることができます。 ARIMAモデル(auto.arima含む) ETS(Error-Trend-Seasonality, Exponential smoothing state space
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く