rakuda

統計学を学んだことがない初学者を対象にして、基礎から解説していきます。第一回目は記述統計を扱います。記述統計では代表値と散布度の取り扱いに分けて解説していきます。この投稿を最後まで読むと記述統計とは何かがわかり、実際にPythonでコードをかけるようになります。

今回はサンプルデータを用いて、データが定常であるかの確認や定常データへの加工など、実際に時系列データ解析をおこなう手順を解説し、モデル構築をおこないます。最後に構築したモデルで予測をおこない、実際のデータと比較までおこないます。

基本的に（弱）定常性が仮定されない、時系列解析を実施できません。まずは、定常性の確認から始めましょう。非定常なデータは加工して定常なデータにしたうえで時系列解析を始めます。時系列解析のモデルにも様々なものがあるので、今回はモデルの種類を整理しましょう。

今回はStatsModelsを用いて時系列データの分析の仕方を学びましょう。まずは時系列データの周期性を確認する方法を基本から解説します。時系列データにはトレンド、周期変動、不規則変動の３つのパターンがあります。この３つの確認から始めましょう。

今回は時系列データの取り扱いを基本から解説していきましょう。テーブルデータ的な取り扱いをすることもありますが、時系列データ特有の取り扱いがあります。まずは、時系列データの特徴の整理からはじめて、実際の処理の仕方を基本から解説していきます。

今回はpandasのデータ構造の１つであるDataFrameのデータ選択方法を基本から解説していきます。DataFrameのデータ選択方法もいくつもあるため、１つずつ整理して理解を深めていきましょう。この記事を読めば、誰でもDataFrameからデータ選択をできるようになります。

pandasのデータ構造であるSeriesとDataFrameのデータ選択方法を基本から解説します。いくつかの方法があるのですが、はじめの理解があやふやだと後で混乱してしまうでしょう。SeriesとDataFrameに分けて、順に整理していきましょう。

Pythonでデータ分析を始める方向けにpandasライブラリを基本から解説します。まずはpandasのデータ構造を学びましょう。Serires、DataFrame、Indexのデータ構造がありますが、今回はSeriresとDataFrameの基本を解説していきます。

Python初心者の方向けにif構文を基本から解説します。条件によって処理を分ける際に必須となる構文です。いくつかパターンがあるので、まずは基本の形を確認して、その後、複数の条件で分岐させる方法やfor文と組み合わせた使い方まで扱います。

Python初心者の方向けにfor文によるループ処理を基本から解説していきます。まずは、for文の記法を確認して、いくつかのパターンを見ていくことにしましょう。まったく知識がない状態からでもループ処理ができるようになります。簡単な例からみていきましょう。

Python初心者の方向けに文字列型について基本から解説していきます。プログラムでは、文字の集まりを文字列として扱います。今回はこの文字列型についてその定義方法、連結の方法、連結時の注意点を解説します。この記事で、文字列型の最低限の知識を身につけることができます。

Python初心者の方向けに辞書型を基本から解説します。まずは、辞書型の基本をおさえましょう。辞書型の定義の仕方、値を取り出す方法、辞書型に要素を追加する方法を学びます。最後に、辞書型から登録されているkeyやvalue、を取り出す方法、keyとvalueのセットを取り出す方法まで扱います。