ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
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Prophetのモデル式を1から理解する - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの岡が担当します。 Prophet is 何？ ProphetはFacebook社製の時系列予測ライブラリです。RとPythonから利用でき下記gitで公開されています。 https://github.com/facebook/prophet 分析者仲間の間で「時系列予測ならまずこれを使っとけ」と言われるくらい高精度らしいのですが、私自身がイマイチ理論を把握してない & ググってもさらっとした解説の日本語ドキュメントしかない印象です。 Prophetの元となる論文は下記にて公開されています。 https://peerj.com/preprints/3190.pdf 冒頭だけ読むと、時系列分析の知見のない人でもドメイン知識を組み込みながら予測ができ
Prophetで日経平均株価を予測 #2 ~株価を対数収益率に変換しモデリング~ - Qiita
目次 1.Prophetで日経平均株価を予測 #1 ~Prophetモデルでとりあえず予測してみた~ 2.Prophetで日経平均株価を予測 #2 ~株価を対数収益率に変換しモデリング~ やったこと 時系列解析ライブラリProphetを用いて株価を予測する精度を上げるために、株価を対数収益率に変換した。そして、対数収益率モデルのデータへの当てはまり具合を検証した。 前回の記事で作成したモデルの振り返り Prophetで日経平均株価を予測 #1 ~Prophetモデルでとりあえず予測してみた~ ↑の記事で５年分の株価データをつかってそのままProphetモデルを作成してみたところ、日経平均は今後上昇し続けるという結果が出た。しかし、現実は日経平均は2018年11月8日現在22,486.92円と停滞している。また、モデルの誤差の範囲も大きく、このモデルを使って日経平均を予測するのは不可能と判断
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