季節調整済みARIMAモデルで電力使用状況を推定してみる
北海道電力の電力使用状況を季節調整済みARIMAモデル（Seasonal ARIMA）で推定してみました。そのメモです。 このサイトを参考にしました。ほぼそのままやりました。 ■Seasonal ARIMA with Python http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/ このブログでも紹介されていますが、statsmodelsのdevelopment versionが必要です。 https://github.com/statsmodels/statsmodels これをインストールするにはvisual c++のなんかのバージョンが必要で色々と面倒でした。あと、pipでインストールすると失敗するのでeasy_installでうまくいく場合もありました。 %pylab impor
CSVファイルをBULK INSERTで取り込む - babydaemons’ blog
必要になるたびにぐぐってSQL-Server2000 BULK INSERTでCSVファイルをインポート: 使えないプログラマーを見てるので備忘録的メモ。φ(_ _)m USE MyDB BULK INSERT dbo.○○○マスタ FROM '\\SOMESERVER\SomeShare\Some\Directory\○○○マスタ.txt' WITH ( DATAFILETYPE = 'char', FIELDTERMINATOR = ',', ROWTERMINATOR = '\n' ) 取込元のファイルは、DBエンジンが動いてるマシンから参照出来ないとファイルが見つからないと怒られます。ローカルファイルシステムである必要はありませんが、BULK INSERTを発行するアカウントに取込元のCSVがあるネットワークシェアへのリードアクセス権がある必要があります。"sa"はまともなセキュリ
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