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【Python実践】時系列データ分析で未来予測・異常検知・補正に挑戦!
ビジネスや科学、日常生活のあらゆる場面で、私たちは時間の経過とともに変化するデータに囲まれています。株価の変動、気温の推移、Webサイトへのアクセス数、工場の生産量など、これらはすべて「時系列データ」と呼ばれます。そして、この時系列データに... -
【Python実践】移動平均(MA)で時系列データ分析!予測・異常検知・補正を攻略
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...
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