時系列の種類と応用

Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析

Chris Holdgraf

Fellow, Berkeley Institute for Data Science

時系列

時系列とは何か？

データポイント	データポイント	データポイント	データポイント	データポイント	データポイント
1	34	12	54	76	40

時点	時点	時点	時点	時点	時点
2:00	2:01	2:02	2:03	2:04	2:05

時点	時点	時点	時点	時点	時点
1月	2月	3月	4月	5月	6月

時点	時点	時点	時点	時点	時点
1e-9	2e-9	3e-9	4e-9	5e-9	6e-9

Pandasで時系列を読み込む

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

          date symbol       close       volume
0   2010-01-04   AAPL  214.009998  123432400.0
46  2010-01-05   AAPL  214.379993  150476200.0
92  2010-01-06   AAPL  210.969995  138040000.0
138 2010-01-07   AAPL  210.580000  119282800.0
184 2010-01-08   AAPL  211.980005  111902700.0

pandas時系列のプロット

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
data.plot('date', 'close', ax=ax)
ax.set(title="AAPL daily closing price")

時系列グラフ

なぜ機械学習を使うのか？

非常に大量かつ複雑なデータを扱えます

なぜ機械学習を使うのか？

できること...

将来の予測
処理の自動化

なぜ両者を組み合わせるのか？

機械学習パイプライン

特徴量抽出
モデルの学習
予測と検証

では、練習しましょう！

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