Pythonで時系列解析・超入門（その6）

テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
（線形回帰）

多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル（アルゴリズム）よりも、テーブルデータ系の数理モデル（アルゴリズム）の方です。例えば、以下の数理モデル（アルゴリズム）はテーブルデータ系のものです。線形回帰...

Pythonで時系列解析・超入門（その5）

テーブルデータ系の数理モデル（アルゴリズム）で
時系列予測するための準備

前回までは、時系列データ系の数理モデル（アルゴリズム）で、時系列予測モデルを構築し予測する方法について、説明してきました。前回は、Prophetモデルを扱いました。 Pythonで時系列解析・超入門（その4）Prophe...

ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...

前回までは、simpleRNN・LSTM・GTUでモデル構築し1期先予測（1-Step ahead prediction）の方法について説明しました。以下の記事は、simpleRNNでモデル構築し1期先予測（1-Ste...

Pythonでデータ分析するとき、Jupyter Notebookを使う人は多いことでしょう。試行錯誤の結果、ほぼ分析の流れが定型化した場合、必要の都度、Jupyter Notebook に記載されたPythonコード...

ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...

ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...

ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...

時系列の深層学習（ディープラーニング）モデルの代表格がRNN（Recurrent Neural Network、リカレントニューラルネットワーク）です。RNNの構築方法と1期先予測（1-Step ahead predic...

時系列の深層学習（ディープラーニング）モデルの代表格がRNN（Recurrent Neural Network、リカレントニューラルネットワーク）です。 RNNの長期記憶が保持できないなどの問題点を改善する形で登場したL...