時系列解析

第217話|需要予測をして何がうれしいの?

第217話|需要予測をして何がうれしいの?

コロナ禍で分かったのは、状況に対する適応力が必要ということです。 変化する状況に対し、柔軟な在庫や人員配置などが求められることでしょう。とは言え、今日明日にいきなり在庫や人員を調整することは無理です。 その中で求められる...
Pythonでサクッと作れる時系列の予測モデルNeuralProphet<br>(≒FacebookのProphet × Deep Learning)

Pythonでサクッと作れる時系列の予測モデルNeuralProphet
(≒FacebookのProphet × Deep Learning)

時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか外れ値や変化点を眺めるのもいいですが、やっぱり予測をしたくなります。 時系列解析のモデルと聞くと難しそうなイメージがあるますが、正直イメージ通りです。 そのような中、あま...
(Python編) 時系列データをサクッとSTLでトレンド・季節性に分解

(Python編) 時系列データをサクッとSTLでトレンド・季節性に分解

幸か不幸か、ビジネス系のデータの多くは時系列データです。売上データもホームーページのアクセスログもセンサーデータも時系列データです。 時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか見てみたい、ということは多々あります...
第214話|時系列データを使った3つのデータ活用

第214話|時系列データを使った3つのデータ活用

ビジネス活動でよく目にするのが、時系列データです。 この時系列データを使ったデータ分析・活用(データサイエンス実践)には、いくつかの種類があります。 時系列の異常検知 時系列の分類 時系列の予測 他にもありかもしれません...