さくっとトレンド抽出: Pythonのstatsmodelsで時系列分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ

久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース

[tivash]

ふむふむ

[azihsoyn]

わかりやすい

[Kanasansoft]

StatsModelsのseasonal_decomposeを使った時系列データ分析。

[like_futsal]

トレンド

[sh19910711]

"周期的なノイズを除去することでトレンドの把握がしやすく"

[elu_18]

https://t.co/zzTpV1tyCi

[zou3dazou]

pythonのstatsmodelsというライブラリを用いてデータをトレンド成分 + 季節成分に分けていきます。

[akio624]

参考にします。

[braitom]

時系列分析について。季節調整モデルを使った成分分析のやり方。わかりやすい。

[kojiro-s]

時系列からのトレンド抽出

[kenzy_n]

時系列解析でトレンド分析に役立てる

[t-ishiwata-112]

なるほど

[pikarin1404]

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[ishitsukajun]

時系列分析

[s-wool]

とても勉強になる