時系列データ分析の処理でやってはいけないこと（反省を含めて） - Qiita
（追記1）用語（"in-sample", "out-of-sample")の使い方が不適切との指摘をいただきました．本記事の後半部にこの点，追記いたしました． （追記2）を後半部に加えました． Qiita投稿した後，内容の誤りに気がついても，手間を惜しんでそのままになってしまいがちである．ごく小さな誤記であればまだいいが，理論的な誤りや勘違いにおいては，間違った発信が続いていることには違いなく，反省しなければならない．（記事削除が手っ取り早いのですが，「いいね」がついていたりすると削除も失礼かと... ） さて，以前 回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression - Qiita で時系列データからLag（遅れ）を特徴量として使う Random Forest回帰のやり方を紹介している． 今回は単変量の時系列データであるが，いくつかの過去のデータ使っ
【BigQuery】LAG関数，LEAD関数の使い方 - Qiita
１. LAG関数，LEAD関数で前後のデータを持ってくる SELECT句でLAG関数，LEAD関数を使うと，指定したカラムの行の前後のデータが得られます。 試しにカラム「number」の両隣に1日前，1日後の「number」のデータを付与して比較できるようにしてみましょう。 SELECT date, day, --LAG()内で，参照するカラム名とずらす行数を指定 --1行の場合はLAG(number)と省略しても問題なし --BigQueryでは，OVER()内でどのカラムで並べるか（ORDER BY）の指定は必須，今回は日付順で並べ替え LAG (number, 1) OVER (ORDER BY date) AS lag_data, number, --LEAD()内で，参照するカラム名とずらす行数を指定 --1行の場合はLEAD(number)と省略しても問題なし LEAD (nu
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Applying a Window function to calculate differences in pySpark
Lag operator - Wikipedia
