Pythonによる時系列分析の基礎 | Logics of Blue
Pythonを使った時系列解析の方法について説明します。 時系列データの読み込みから、図示、自己相関などの統計量の計算といった基礎から始めて、自動SARIMAモデル推定までを説明します。 この記事を読めば、簡単なBox-Jenkins法についてはPythonで実装する方法が身につくかと思います。 JupyterNotebookでの実行結果はリンク先から確認できます。 目次 時系列分析とは 時系列データの読み込み 時系列データの取り扱い 自己相関係数の推定 ARIMAモデルの推定 SARIMAモデルの推定 総当たり法によるSARIMAモデル次数の決定 1．時系列分析とは 時系列分析とは、その名の通り、時系列データを解析する手法です。 時系列データとは、例えば「毎日の売り上げデータ」や「日々の気温のデータ」、「月ごとの飛行機乗客数」など、毎日（あるいは毎週・毎月・毎年）増えていくデータのことで
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
「フリー研究者」の時代がやってきた？！その可能性と課題(榎木英介) - 個人 - Yahoo!ニュース
近畿大学辞めました SNS上をブラブラとしていたら、あるブログが目に飛び込んできた。これは！と思わず声を出しそうになった。 近畿大学を退職しました 2019年3月で7年勤めた近畿大学を退職し、フリーランスの研究者をしている経済学者の方のブログだ。 思わずハッとなってしまったのには理由がある。私も2019年3月で、7年半勤めた近畿大学を退職したからだ。学部も立場も退職の理由も違うし、フリーランスになったわけではなく、地方の病院に勤務しているわけだが、シンクロニシティを感じざるを得ない。 上記ブログでは、研究をするために大学を辞めたことが綴られている。給料も3倍にアップしたという。 大学教員の業務が多すぎ・給料が安すぎなのにも関わらず現状で耐えている人が多いのは「大学以外では研究できない」と思い込んでいるからだと思います。そうではないことを証明したいと思ってはいますが、社会の利益を考えられる性
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