Data Analytics (その3-7) アップル引越しの需要予測をSARIMAモデルでやってみた
前回Auto-ARIMAモデルの記事を書きました。 結果はARMAモデルとそれほど変わりませんでしたが、自動的にARやMRの次数を効率的に求めてくれるので簡単にモデルを構築できました。 今回はSARIMAモデルを試してみます。 時系列モデル...
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Data Analytics Data Analytics (その3-6) アップル引越しの需要予測をAuto-ARIMAモデルでやってみた
前回ARMAモデルの記事を書きました。 結果はARモデルやMAモデルと同じく1年分の日次予測は難しそうでした。 今回は自動ARIMAモデルを試してみます。 時系列モデル一覧 AR (自己回帰モデル) MA (移動平均モデル) ARMA (自...
Data Analytics (その3-5) アップル引越しの需要予測を自己回帰移動平均(ARMA)モデルでやってみた
前回MAモデルの記事を書きました。 結果はARモデルと同じく1年分の日次予測は難しいかなという結果でした。 今回はARMAモデルを試してみます。 時系列モデル一覧 AR (自己回帰モデル) MA (移動平均モデル) ARMA (自己回帰移動...
Data Analytics (その3-4) アップル引越しの需要予測を移動平均(MA)モデルでやってみた
前回ARモデルの記事を書きました。 結果は1年分の日次予測は難しいかなという結果でした。 今回はMAモデルを試してみます。 時系列モデル一覧 AR (自己回帰モデル) MA (移動平均モデル) ARMA (自己回帰移動平均モデル) ARIM...
Data Analytics (その3-3) アップル引越しの需要予測を自己回帰(AR)モデルでやってみた
やっと22年9月の最初の記事を投稿できます。 2週間くらい時系列モデルについて勉強していました。以前も取り組んだことはあるのですが、ARIMAモデルを動かした程度で終わってしまったので今回はもう少し時間をかけてみました。 定常性とかホワイト...
Data Analytics (その3-2) アップル引越しの需要予測をProphetでやってみた
今回はMeta社のProphetというツールを使ってみたいと思います。 Prophet is a forecasting procedure implemented in R and Python. It is fast and provi...
Data Analytics (その3-1) アップル引越しの需要予測をAutoML(AutoGluon)でやってみた
今回からアップル引越しのデータを使って時系列予測モデルを作成していきます。 最初からAutoMLであるAutoGluonを使ってしまうと思っています。 サンプルデータを使って動作確認をした記事もありますので補足情報にお使いください。 GPU...
Data Analytics (その2) アップル引越しの需要予測のデータ確認
前回の続きで、アップル引越しのデータの中身を確認していきたいと思います。 import pandas as pd # 訓練データと予測付与用データの読み込み df = pd.read_csv("/Users/hinomaruc/Deskto...
Data Analytics (その1) アップル引越しの需要予測の分析計画
今回から時系列データの分析に入りたいと思います。 データはSIGNATE社のデータ分析コンペでダウンロード出来る、アップル引っ越しセンターの引越し実績を利用したいと思います。 アップル引っ越しセンターは下記サイトになります。 IT化によって...