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StatsFragments

Python, R, Rust, 統計, 機械学習とか

PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました

pandas 時系列分析 前処理

21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。

pandas による時系列データ処理

pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの触りをご紹介しました。

speakerdeck.com

時系列モデルの考え方については全く説明していないので、以下書籍などをご参照ください。

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

元ネタ

以下のエントリをベースに新しい内容を追加しています。

sinhrks.hatenablog.com

時系列モデルを含む Python パッケージ

トーク中では ARIMA などの時系列モデルを含むパッケージとして statsmodels についてご説明、PyFlux をご紹介しました。一方 変化点検知や異常検知では、広く使われている Python パッケージはありません。

というわけで、作りました。現状、以下の2手法が実装されています。適当に手法追加しつつ、そのうちblogも書きます。

  • 累積和法による変化点検知: R の {changepoint} の実装と同一
  • 成分分解 + Generalized ESD test による異常検知: R の {AnomalyDetection} の実装に近いもの (同じではない)

github.com

補足 statsmodels v0.9ではマルコフ転換モデルが実装予定。また、skyline という異常検知アプリはあります。