Python の時系列分析手法とは何ですか?

データ量が増加し続ける中、時系列分析技術はデータの分析と予測に不可欠な要素となっています。時系列分析により、データのパターンと傾向が明らかになり、傾向を予測できます。 Python は広く使用されているプログラミング言語であり、時系列分析の実行にも使用できます。この記事ではPythonにおける時系列解析手法を簡単に紹介します。

Python での時系列分析は主に次の側面に分かれています:

1. データの読み取りとクリーニング

時系列分析を実行する前に、データ読み取って、クリーニングし、前処理する必要があります。 Python では、pandas ライブラリの read_csv() 関数を使用して csv ファイルを読み取り、dropna() 関数を使用して欠損値を削除できます。さらに、他のパンダ関数や numpy ライブラリを使用してデータのクリーニングと処理を完了することもできます。

2. 時系列の視覚化

視覚化は、データをより深く理解するのに役立ちます。 Python では、モジュール matplotlib および seaborn を使用して、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなどの時系列グラフを描画できます。さらに、時系列プロットを使用して、傾向、季節性、周期性を視覚化することができます。

3. 定常性テスト

定常性は、時系列分析の基本概念の 1 つです。分析と予測は、時系列が静止している場合にのみ実行できます。 Python では、Augmented Dickey-Fuller (ADF) テスト、Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) テストなどの定常性テスト ツールを使用して、時系列の定常性をテストできます。

4. 時系列の分解

時系列には、通常、傾向、季節性、ランダムな変動のコンポーネントが含まれています。 Python の分解手法を使用すると、時系列をこれらの基本コンポーネントに分解し、各コンポーネントを分析できます。一般的に使用される分解手法には、STL 分解、Holt-Winters 分解などが含まれます。

5. 自己回帰移動平均モデル

自己回帰統合移動平均 (ARIMA) モデルは、時系列分析で最も一般的に使用されるモデルの 1 つです。 ARIMA モデルは、時系列を当てはめて予測できます。 Python では、フィッティングと予測に statsmodels と ARIMA モデルを使用できます。

6. 季節的自己回帰移動平均モデル

一部の時系列では、季節変動が発生します。この場合、季節的自己回帰移動平均モデル (季節的) を使用する必要があります。自己回帰移動平均モデル) 自己回帰統合移動平均 (SARIMA)。 SARIMA は ARIMA モデルの拡張であり、季節性のある時系列を処理するために使用できます。 Python では、フィッティングと予測に statsmodels と SARIMAX モデルを使用できます。

7. 長短期記憶ネットワーク

従来の時系列モデルに加えて、深層学習モデルも時系列予測に使用できます。その中でも、Long Short-Term Memory (LSTM) は、時系列データの処理に使用されるリカレント ニューラル ネットワークであり、長期的な依存関係やノイズをより適切に処理できます。 Python では、時系列予測に keras モデルと LSTM モデルを使用できます。

要約すると、Python の時系列分析テクノロジには、データの読み取り、クリーニングと前処理、時系列の視覚化、定常性テスト、時系列分解、ARIMA モデル、SARIMA モデル、深層学習モデルなどが含まれます。これらのテクノロジーは、データをより深く理解し、より正確な予測と意思決定を行うのに役立ちます。

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