西陣に住むデータ分析屋のブログ

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する

時系列予測ツールProphetの応用例として日経平均株価を予測してみましょう。 いきなりカネ儲けの話で恐縮ですが、だって誰もが『予測』という単語から一番初めに連想する数字でしょう? 元データは株価データサイトから取ってき続きを読む時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する[…]

非線形回帰するぞ。一般化加法モデルまでの道

非線形回帰するぞ。一般化加法モデルまでの道

近頃都に流行るもの、AI、その技術の進歩によりAIが人間の知性に追いつき、あと数十年でホワイトカラーの仕事は機械に置き換えてしまうらしいです。 Googleが、Teslaが、IBMが、nVidiaが、最先端のテクノロジー続きを読む非線形回帰するぞ。一般化加法モデルまでの道[…]

時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析

時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析

時系列分析を行うとき、祝日を考慮すること無く精度の高い予測を行うことは不可能です。 なぜなら祝日と平日とでは人々の行動は決定的に異なるからです。 たとえばテーマパークの入場者数を予測したいとき、同じ水曜日だからといって平続きを読む時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析[…]

時系列予測システムProphetによる周期性分析

時系列予測システムProphetによる周期性分析

現実の多くの時系列データは周期性を持ちます。 日次データは7日の周期性を持つことが多いでしょう。 毎週日曜日は会社や学校が休みだから家にいるとか、月曜日はプロ野球の試合が無いからゆっくり残業するだとか、人々の行動パターン続きを読む時系列予測システムProphetによる周期性分析[…]

時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)

時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)

トレンドとは時系列データのベースラインのことであり、それは直線や放物線のような単純なモデルでフォローできないことが多いです。 このためProphetではトレンドの変化点という考え方を採用することによって自由度の高いトレン続きを読む時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)[…]

Prophetトレンド分析(非線形成長モデル)

Prophetトレンド分析(非線形成長モデル)

前回の記事ではProphetが時系列データのトレンドを折れ線モデルで表現できることを紹介しました。 しかし現実の問題の中には折れ線モデルでは表現できないトレンドを持つ場合があります。 代表的なものは人口の変動であり、これ続きを読むProphetトレンド分析(非線形成長モデル)[…]