Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知 - Gunosyデータ分析ブログ
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
重複組合せ
※順序が違えば別物として数えるのが「順列」，順序だけ違うものは同じものして数えるのが「組合せ」 【例】 異なる2つのものａ，ｂから重複を許して3つとる方法
【応用】重複組合せ | なかけんの数学ノート
選ぶ方法なので、順番は関係ありません。「AABBA」と選ぶのと「BAABA」と選ぶのは、同じ選び方になります。 枚数の違いだけを考えればいいので、それぞれの枚数を書き出すと A:5, B:0 A:4, B:1 A:3, B:2 A:2, B:3 A:1, B:4 A:0, B:5 の6通りだとわかります。この場合は、まだ簡単です。 カードが1種類増えるとどうなるか 続いて、カードが3種類のときを考えてみます。1種類増えただけで、かなりめんどくさくなります。 枚数を考えてみます。Aが5枚のときは、BもCも0枚なので、1通りです。Aが4枚なら、Bが1枚かCが1枚の2通りです。Aが3枚のときは、Bが2枚・Bが1枚・Bが0枚の3通りです。 同じように考えていけば、Aが2枚のときは4通り、Aが1枚のときは5通り、Aが0枚のときは6通りとわかります。 これらを全部足して、\[ 1+2+3+4+5+6=
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