Chapter 8 #
時系列 #
時系列データは、時間の経過とともに観測された数値です。売上やアクセス数、センサー値など、ビジネスでもデータ分析でも頻繁に登場します。本章では、探索的な可視化から予測モデルまで幅広く扱います。
章の構成 #
- 2.8.1〜2.8.7 : 基本のモデル（Prophet, ARIMA, SARIMAX など）
- 2.8.8〜2.8.27 : 可視化と分析テクニック（移動平均、ACF/PACF、異常検知 など）
- 2.8.28〜2.8.37 : 代表的なモデルの実装例（AR/MA/ARMA、ETS、UCM、VAR、STL など）
それぞれの Markdown には実行可能な Python コードと出力例のグラフを添えています。
こんなことがわかります #
- 時系列特有のトレンド・季節性・自己相関のチェック方法
- ラグ可視化、パワースペクトル、カレンダーヒートマップなどの分析テクニック
- ARIMA 系や状態空間モデルなど、代表的な予測アルゴリズムの実装例