Pythonと機械学習を用いた時系列データ分析

Pythonは機械学習と時系列データ分析に広く使用されています。この記事では、Pythonを使用して時系列データを分析する方法について説明します。

Pythonと時系列データ

時系列データは、時間の順序に従って並べられたデータのことを指します。例えば、株価の動きや気温の変化などがこれに該当します。Pythonはこのようなデータを分析するための強力なツールを提供しています。

機械学習と時系列データ

機械学習は、過去のデータから未来を予測するための有効な手段です。特に、時系列データの予測は、トレンドを把握し、今後の見通しを立てるために必要な要素の一つです。

Pythonでの時系列データ分析の例

以下に、Pythonを使用して時系列データを分析する一例を示します。この例では、statsmodelsというライブラリを使用しています。

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# データ取得
stock_df = pd.read_csv("./Tesla.csv")

# Dataをインデックスに設定
time_series = stock_df.copy()
time_series["Date"] = pd.to_datetime(stock_df['Date'])
time_series = time_series.set_index(['Date']).sort_index(ascending=True)

# 原系列、傾向（トレンド）、季節変動（季節性）、不規則変動（残差）
def plt_seasonal_decompose(df, col_name, period):
    res = sm.tsa.seasonal_decompose(df[col_name], period=period)
    fig = res.plot()
    plt.show()

# 原系列をインプットして確認
plt_seasonal_decompose(time_series, col_name='Close', period=100)

このコードは、Teslaの株価データを読み込み、そのデータを原系列、傾向（トレンド）、季節変動（季節性）、不規則変動（残差）に分解しています。

まとめ

Pythonと機械学習は、時系列データ分析に強力なツールを提供しています。これらのツールを使用することで、過去のデータから未来を予測することが可能になります。この記事が、Pythonと機械学習を用いた時系列データ分析の一助となれば幸いです。.