「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」

11/15木のセミナー

で、状態空間モデルについて話を聞いた。

参加後、Amazonでぽちっとして、11/16金到着。

11/19月のセミナー

参加に当たり、11/18日にpandas, numpy, statsmodelの動作確認を兼ね、P72-97, P280-285まで学習。

Jupyter Notebook, Python, numpy, pandasの基本を学び、単回帰分析の入口までやってみた。

→予習しておいたので、何となく付いていけた気がする。

ProphetというFacebookのツールがあると聞いた。プロモーションなどのイベントに当たりが付いている場合にいいらしい。

ネットでざっと調べると、R/Pythonのライブラリがあり、専門家でなくても使えるツールらしい。

11/20のセミナーでは、

散布図にして相関を見ては？

とヒントをもらった。

11/21

Qiitaで、時系列データの相関、

という記事を見つけた。

11/21のTableau API セミナー

時系列の話は想定していなかったが、Python連携の話題で、時系列の紹介。Prophetが5年に一度の変革として紹介された。

なお、時系列解析は、期間を固定して回帰を適用するか、変数を流入元チャネルに絞って時系列解析のどちらか、といったアドバイスをもらえた。

11/29Prophetの事例

12/8

非線形時系列解析

ネットとテレビデータにも応用できるか

メディアライフの日記