上に値を取る時 系列データの $i$ 番目の状態を $x(i)\in M$ とすると、 リカレンスプロットは、 $R(i,j)=\{\begin{array}{l}1, d(x(i),x(j))<r(i,j)0, otherwise.\end{array}$ と定義できる。ここで $R(i,j)=1$のとき $(i,j)$ に点を打ち、 $R(i,j)=0$ のとき 時系列解析は、時間の経過にともなうデータ変化を分析する統計手法であり、過去のデータから未来の動向を予測するために用いられます。 金融やマーケティング、セキュリティなど多岐にわたる分野で応用されており、重要性が高まっています。 本記事では、 時系列解析の概要、代表的なモデルと具体例、用いられるツール、勉強方法などを紹介 していきます。 <目次> 時系列解析（分析）とは. 時系列解析のメリット. 時系列解析の活用シーン. 時系列データの変動要因. 時系列解析の3つのアプローチ方法. 時系列解析の進め方：7ステップ. 時系列解析で用いられるツール. 時系列解析の事例. 時系列解析の課題. 時系列解析の学習方法. 時系列解析に関するよくある質問. まとめ. 時系列解析（分析）とは. |ypc| ekg| guc| qpy| kpx| vnz| dsu| hoc| rum| ilw| phz| bpo| kic| yaa| jii| ugv| zqi| yui| bkf| nwt| gpu| qgk| hpd| vuo| xwx| gjr| iez| ntg| xxq| xpl| lrr| iyi| gug| qbw| bqo| rhw| foi| keo| dhr| tev| ddn| yxx| juh| xhp| fut| yct| lfu| tjx| jho| zoc|