ビジネスの世界のデータの多くは、時間軸のあるデータである時系列データです。 時系列データを手に入れたら、どのようなデータかなんとなく知りたくなります。 時系列データの多くは色々な変化をしながら推移していきます。 例えば…...

PythonやRでデータ分析をするとき、JupyterなどのNotebook上でコーディングしている人もいることでしょう。 別々に作成したNotebookを1つに結合したい、と思ったことのある人もいることでしょう。 例え...

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 季節成分の周期期間の見つけ方は幾つかあります。 前回、自己相関分析による周期...

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 多くの場合、ドメイン知識（時系列モデルを活用する現場の知識など）をもとに、1...

時系列データ関連のお勉強をしたときに、必ず登場する厄介な概念の1つが「定常性（Stationarity）」です。 定常性（Stationarity）は、時系列データの統計的な特性（平均、分散、自己相関など）が時間によらず...

OpenAIのGPTなどの言語モデルを使ったWebアプリケーションをらくらく作れる、Pythonのパッケージがあります。 Chainlit（https://github.com/Chainlit/chainlit）です。...

OpenAIのGPTを使ったチャットボットアプリが、色々登場しました。 とても美しい！ という感じを求めているのではないなら、ぜひ自作してみましょう。 Chainlit（https://github.com/Chainl...

ChatGPTにお願いし、データ分析をすることができます。 いくつかやり方があります。 例えば…… Jupyter AIで、Jupyter上で実施する方法 Noteableプラグインで、ChatGPT上で実施する方法 C...

Noteableは、Jupyter Notebook の代替手段の1つで、クラウドベースのノートブック プラットフォームです。 データ分析やデータサイエンス、機械学習などのタスクを、Noteable上のノートブックで実施...

テーブルデータを生成するGANもあります。CTGAN（Conditional General Adversarial Networks）です。 あらかじめ準備されたデータをもとに、擬似的なテーブルデータを生成することがで...