SARIMAで時系列データの分析（PV数の予測） - kumilog.net統計モデルでの時系列データの分析手法であるSARIMAを使って、PV数の予測分析を行います。 はじめに データの準備 データの確認 PV数 PV / エントリ数 相関関係 コレログラム 成分分解 定常性の確認 時系列データの前処理 差分 季節調整 差分+季節調整 時系列データの予測 SARIMA 学習データとテストデータ モデルの推定 ACFとPACFよりパラメータ候補を選定 予測 RMSEで評価 プロット 残差の確認 Grid Search まとめ 参考 読んだ本 参考になったサイト はじめに 通常、分析で用いるデータは同一の確率分布から得られ、互いに独立である*1ことが前提となっていますが、時系列データは、時間的に互いが関連するデータです。 時系列データはビジネスにおいてもよく見られるデータであり、様々な分析手法があります。そこで、時系列分析手法の一つであるSARIMAを用いて、本サイ
