(Python編) 時系列データをサクッとSTLでトレンド・季節性に分解
幸か不幸か、ビジネス系のデータの多くは時系列データです。売上データもホームーページのアクセスログもセンサーデータも時系列データです。 時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか見てみたい、ということは多々あります。 多くの場合、折れ線グラフを描き傾向を掴む、ということをやります。 折れ線グラフを眺めると、トレンド（上昇傾向や下降傾向）や季節性などが見て取れるケースがあります。 そこで、サクッとトレンドや季節性などを掴む手法がSTL分解（Seasonal Decomposition Of Time Series By Loess）です。 STL分解（Seasonal Decomposition Of Time Series By Loess）を実施することで、元データをトレンド、季節性、残差に分解することができます。 元データ ＝ トレンド ＋ 季節性 ＋ 残差 STL分解（Seas
Python matplotlib 時系列グラフ（時間軸の設定） - Qiita
データ読み込み データは２つのエクセルファイルから読み込みます。 ファイル calvert.xlsx １つめのデータは下に示すもので、作例グラフの緑線を描くためのもの。 エクセルで以下のような形で収納されています。これは自分でデータを打ち込んだので、打ち込みやすいよう、日付(dd)、月(mm)、年(yy)、値(Q) という並びにしています。 欠測期間が長く、グラフの線を連続させたくない場合は、欠測期間中のある一日の日付とデータとして nan をいれることにより、グラフの線を結ばないで描画してくれます。 ファイル v-notch.xlsx ２つめのデータは下に示すもので、作例グラフの濃い青線を描くためのもの。 これは既存のエクセルファイルがあったのでそれを用いていますが、ここで使用するのは、カラム A (Date)とカラム N (RWL) だけです。 エクセルファイルからのデータ読み込み エ
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