ちょっと苦戦したのでメモ。 このブログを参考にinfluxDBにBitcoinの値段のデータを入れていたんですが、 pythonで分析する際にDataFrameの形にするところでなかなか苦労したのでそのメモです。 このブ…
前回、Slackで数値を通知する仕組みをつくりましたが、 グラフで見れたほうがよいだろうということで、改良してみました。Slackの外部からメッセージを送信するにはWEB APIを使用する方法と、Incoming web…
サラリーマンとして働いている人は”自分の仕事が自社の利益にどのように貢献しているのか”気になるところだと思います。 会社の利益 ＝ 売上 ー 費用 単純化するとこういう事ですので、サラリーマンの皆…
2/21に予測したPVの実際の値はどうだったのか確認してみます。 まずは以前のグラフがこちらです。 右肩上がり非常にいい感じの予測になっていますね！ もしこの予測の通りにいったら年末にはこうなります。 おお！素晴らしです…
↓の記事で書かれているインパルス応答をPythonでやってみるってだけの内容です。 ・Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する http://tjo.hatenablog.com/en…
興味深い記事を見つけました。 回帰モデルの比較 – ARMA vs. Random Forest Regression http://qiita.com/TomokIshii/items/b3ebe2b60c…
北海道電力の推定した時にSARIMAXモデルを使って予測したのですが、SARIMAXモデルでARMAモデルで予測したPVも予測できるんじゃないの？と思ったので試してみました。 ■季節調整済みARIMAモデルで電力使用状況…
前回の『季節調整済みARIMAモデルで電力使用状況を推定してみる』でARIMAモデルで予測してみましたが、その続きで、予測したグラフを表示方法をもう少し試してみました。 前回 http://jbclub.xii.jp/?…
北海道電力の電力使用状況を季節調整済みARIMAモデル（Seasonal ARIMA）で推定してみました。そのメモです。 このサイトを参考にしました。ほぼそのままやりました。 ■Seasonal ARIMA with P…