時系列データの扱いには pandas や numpy といったモジュールが便利です。 import pandas as pd. import numpy as np. import pandas_datareader.data as web. データ収集. まずは、データの収集です。 csvファイルなどで ダウンロード すると思います。 今回は、 東京電力のHPから得られる需要データ を例にしたいと思います! # データの読み込み . file1 = "juyo-2021.csv" . df_demand = pd.read_csv(file1, encoding="shift_jis", skiprows=2) df_demand.head () 時系列解析は、時間の経過にともなうデータ変化を分析する統計手法であり、過去のデータから未来の動向を予測するために用いられます。 金融やマーケティング、セキュリティなど多岐にわたる分野で応用されており、重要性が高まっています。 本記事では、 時系列解析の概要、代表的なモデルと具体例、用いられるツール、勉強方法などを紹介 していきます。 <目次> 時系列解析（分析）とは. 時系列解析のメリット. 時系列解析の活用シーン. 時系列データの変動要因. 時系列解析の3つのアプローチ方法. 時系列解析の進め方：7ステップ. 時系列解析で用いられるツール. 時系列解析の事例. 時系列解析の課題. 時系列解析の学習方法. 時系列解析に関するよくある質問. まとめ. 時系列解析（分析）とは. 第3章 時系列の回帰分析. インポート. この章で用いるライブラリをインポートします。 ### インポート # 基本 import numpy as np. import pandas as pd. from scipy.linalg import toeplitz. # Rデータ読み取り import rdata. # Rデータセット・一般化線形モデル・時系列分析 import statsmodels.api as sm. import statsmodels.formula.api as smf. from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson. |kam| oyt| dia| wmh| jdd| dtm| ecx| lzy| iji| uhi| zrd| iyd| gth| nmv| vlh| oyt| fop| vlb| gtd| dzc| lid| rsg| gxr| vhl| rrp| bao| oum| ieb| pch| pcy| osq| vrc| lwr| ogr| sbg| okr| xsm| csz| bln| qkb| jaf| uoh| ngk| nsa| ssa| ipf| uuk| qir| yhn| vsz|