【第1弾】SARIMAで時系列分析に挑戦【月別牛乳生産量の見える化から開始】

LSTMを利用して時系列データ分析に挑戦していたが、

今回からは、「SARIMA」を利用することにした。

ARIMAは、機械学習でもない従来からあった時系列データ分析の手法であるが、

そこそこの精度が出るため、ビジネスでもよく利用されているとのことだ。

最終的な目標は、LSTMとの精度を比較とする。

それでは本題に入りたい。

■時系列データは、月別の牛乳生産量

約60年前のデータではあるが、月別の牛乳生産量を用いる。

1962年1月から1975年12月までの約14年間で、レコード数は168行である。

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　　　　　　　　図１．月別牛乳生産量の推移（1カ月単位）

■原系列、傾向変動、季節変動、不規則変動 (残差)に分解

原系列を基本成分に分解するために、seasonal_decompose() 関数を利用する。

・傾向変動(トレンド)は中長期的な増加・減少の変化

・季節変動は周期的な変化(例え：1 年)

・不規則変動は前者2個の変動に当てはまらない変化

　　　　　　　図２．原系列、傾向変動、季節変動、不規則変動 (残差)
 
■次回
下記項目と自分の将来を見つめていきたい。
ん、、、自分の将来はここで見つめなくても良いのでは？
 
・pivot_table関数を利用して、月別牛乳生産量の可視化
 

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