時系列

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時系列分析で確認すべき「定常性」とは。特徴や確認方法を理解しよう

はじめに 時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、...
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時系列分析で用いられる「STL分解」とその有用性

はじめに STL(Seasonal-Trend decomposition using LOESS)分解は、時系列データをトレンド、シーズナル、誤差の三つの要素に分解する手法です。この手法は、時系列データの背後に潜むパターンや変動を...
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時系列データとトランザクションデータの違いとは

時系列データ 時系列データとは、その名の通り、時系列に生成できたデータのことを指します。例えば自分が体重を毎日測定しているとして、10日間のデータを示すとこのようになります。 日にち体重 (kg)1/150.01/250....
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時系列分析に関する特徴量エンジニアリングの基本

時系列データは、経済学、気象学、医学など、多くの分野で一般的に使用されるデータの一つです。時系列データの予測や解析のためには、適切な特徴量の生成が必要です。本記事では、時系列分析における基本的な特徴量エンジニアリングのテクニックを紹介しま...
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時系列データの分析で使う「自己相関」とは。特徴を理解してデータの性質を理解しよう

はじめに 時系列データの分析において、自己相関(Autocorrelation)は非常に重要な概念です。自己相関を理解することで、データの性質やパターンを把握し、適切なモデルを選択する手助けとなります。この記事では、自己相関の基本概...
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