コースの紹介

Pythonで学ぶ時系列解析

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

時系列の例：Google トレンド

時系列の例：気候データ

時系列の例：四半期業績データ

複数系列の例：天然ガスと灯油

コースの目標

• 時系列モデルについて学ぶ
• データを時系列モデルにフィットさせる
• モデルを使って将来を予測する
• Pythonの関連統計パッケージの使い方を学ぶ
• モデルの活用例を具体的に示す

pandasの便利なツール

• インデックスをdatetimeに変換

    df.index = pd.to_datetime(df.index)
  

• データのプロット

    df.plot()
  

• データのスライス

    df['2012']
  

pandasの便利なツール

• 2つのDataFrameを結合

    df1.join(df2)
  

• データのリサンプリング（例：日次→週次）

    df = df.resample(rule='W').last()
  

pandasのその他の関数

• 時系列の変化率と差分の計算

    df['col'].pct_change()
    df['col'].diff()
  

• pandas SeriesのCorrelationメソッド

    df['ABC'].corr(df['XYZ'])
  

• pandas 自己相関

    df['ABC'].autocorr()
  

練習しましょう！

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