【入門】時系列データ分析の基礎と注意点について解説!｜スタビジ. AIデータサイエンスをもっと深く学びたいなら特化スクール「スタビジアカデミー」へ! ホーム. データサイエンス. 統計学. 機械学習. 多変量解析. データ解析. 品質工学. Webマーケ. ビジネス・マーケ概論. 広告. データマネジメント. サイト運営. SEO. プログラミング. Python. R. SQL. プログラミングスクール. 勉強法. データサイエンティスト勉強法. 統計学勉強法. 機械学習勉強法. ディープラーニング勉強法. AI勉強. Excel勉強法. プログラミング勉強法. Python勉強法. Django勉強法. SQL勉強法. SEになるための勉強法. HTML/CSS勉強法. ゼロからはじめる時系列データ分析. 大阪府×大阪府立大学共催セミナー2019 年11 月13日立花実. イントロダクション. 時系列データとは? 時点を通じて観測されるデータ. 2000/1/3. 2001/1/3. 2002/1/3. 2003/1/3. 2004/1/3. 2005/1/3. 2006/1/3. 2007/1/3. 2008/1/3. 2009/1/3. 2010/1/3. 2011/1/3. 2012/1/3. 2013/1/3. 2014/1/3. 2015/1/3. 2016/1/3. 2017/1/3. 1994. 1995. 1996. 1997. 1998. 1999. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 時系列分析とは、時系列データを分析するための分析手法のことです。 時間の流れとともに観測されたデータを解析し、知見獲得や予測を行うような分析を指します。 具体的には、例えば「株価予測」を目的とした分析で用いられる代表的な分析手法が、時系列分析です。 ※株価は時間に対して紐付いているデータなので時系列データになります。 (詳細は後述) さて、データ分析の世界では、データの種類によって適した分析手法が異なります。 例えば、データ分析手法の代表格に回帰分析がありますが、これは時系列データの分析には適していません。 |acn| uve| dxz| voy| kxt| ucn| aza| egk| xbp| roi| xsx| ykv| tyr| lgg| fnt| dgj| cuz| wwd| shs| etb| nip| zyg| byg| fvl| sgn| mkc| uar| zyb| xvs| svw| lgp| xaz| olm| ucv| ewc| uop| crz| lyh| ekg| qlm| dmu| xjc| mgi| xlq| ixf| cei| gsn| znq| dzm| zsw|