データ補正– tag –

Prophetは、季節性や休日効果など複雑な時系列パターンを簡単に扱えるのが強みで、ビジネス現場での需要予測や異常検知に幅広く利用されています。Python初心者でも扱いやすい設計で、手軽に高精度な予測モデルを構築可能です。 本記事では、Facebookが開...

この記事では、過去のデータに重みをつけながら平均を取ることで、未来を予測したり異常を検知したりできる「指数平滑化法（Exponential Smoothing, ES）」について、Pythonコード付きでわかりやすく解説します。 「時系列分析に興味はあるけど、ARIMA や ...

時系列データ分析の基本にして、もっとも直感的な手法のひとつが「移動平均（Moving Average、MA）」です。過去のデータを一定期間で平均化し、トレンドや周期性、ノイズを滑らかに見せるこの手法は、予測や異常検知の第一歩として幅広く活用されています...