time-series

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    Excelの季節性予測と季節性

    架空の会社のマーケティング費用の月次時系列データを使用して予測を作成しようとしています。データは次のようなものになります。将来の売上を予測する線形回帰を使用し を、私は次のような結果を得る： 私の問題は、マーケティング費用の季節（である 例えば夏季にはより高い）。理想的には、季節性を含む将来の月の予測値を計算したいと思います。私はARIMAの予測についてどこかを読んでいますが、実際にその課題を達成
    excel time-series data-analysis finance forecasting 2017-12-19

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    温度ヒートマップ：間違った平日/年

    このCSVファイルからの年間データのヒートマップを簡単に作成したいと考えています。 私はこのコードを起動すると、私のヒートマップが間違った結果 from pandas import Series from pandas import DataFrame from pandas import TimeGrouper from matplotlib import pyplot series =
    python-3.x csv time-series heatmap temperature 2017-12-19

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    パイソン：他に1 0

    timestamp,value 19/12/2017 12:00:00,12 19/12/2017 12:01:00,13 19/12/2017 12:05:00,15 19/12/2017 12:10:00,23 19/12/2017 12:11:00,46 19/12/2017 12:13:00,12 19/12/2017 12:14:59,34 19/12/2017 12:1
    python datetime time-series frequency-analysis 2017-12-20

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    Axibaseの開始時刻と終了時刻が機能しない

    停止時間が20分しかないポータルを作成しようとしています。スタートタイムを稼ぐことができません。 2つの異なるフォーマットを試しました。常に1970年1月1日から始まります。助言してください。 [configuration] title = ECP_PROD_PEAKVIEW width-units = 6 height-units = 8 offset-right
    time-series timeserieschart 2017-12-21

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    パンダの隣接点からあまりにも離れた点を削除する

    私はパンダで時系列解析をやっており、削除したい異常値のパターンがあります。怒鳴るプロットは、データあなたが散在同様の値のこれらの点を確認しているラインのような可能性の高い機器の癖を見て、必要がありますすることができAS 日として最初の列、2番目の列を持つデータフレームに基づいています除去される。 Iveはrolling_mean、median、および標準偏差に基づく除去を無駄に使用して試しました。
    python pandas scipy time-series data-analysis 2017-12-22

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    Python fbprophet - 年単位でplot_components（）から値をエクスポート

    fbprophetを使用して年次季節傾向をエクスポートする方法はありますか？ plot_components（）関数は、トレンド、毎年、および毎週をプロットします。 毎年の値を取得したいと思います。 非常に高く評価されています。
    python-3.x time-series 2017-12-22

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    RapidMiner - 時系列セグメンテーション

    私はRapidMinerの新機能として、Yahoo Financeから過去の財務データセット（日付、オープン、クローズ、ハイ、ロー、ボリュームトレードの属性を持つ）を持っています。セグメントには、以下の画像のように：データセットAに対するために（すなわち、セグメント1を 私はまた、このようなデータセットの複数の上でこの区分化を実行する上で計画していた後、それぞれのセグメント間の比較しますデータセッ
    time-series data-mining rapidminer financial 2017-12-23

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    dplyr関数がfalseを返すNAs

    投稿されたのと同じ質問がありますが、質問に回答がないままで、同じ問題が発生しています。 データのサンプルをhereに添付しました。 私が使っているRのバージョンは3.4.2で、dplyrのバージョンは0.7.4です。問題が発生した場所のために今 #specify which species are predators (pp = 1) and prey (pp = 0) d1 = d1 %>%
    r datetime dplyr time-series 2017-12-23

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    dplyrでPOSIXctオブジェクトのfull_joinにエラーが発生しました

    マージしようとしているデータフレームが2つあります（d1とsmall）。私は各データフレームをエクスポートして、hereを利用可能にしました。 d1データフレームは、smallデータフレームを生成するために使用されました。私は、一連のfor ifループを使用して、を作成し、smallデータセットを生成するためにd1データセットの各種（sps）の有無を（2時間のビンで）決定しました。 私はこのような
    r datetime merge dplyr time-series 2017-12-29

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    StatsmodelsパッケージのUnobserved Componentsでどのように係数が推定されますか？

    私は2年半以上の毎日の売上データを含む時系列に取り組んでいます。このプロジェクトの目的は、季節性と傾向を考慮しながら、マーケティング支出が売上に与える影響を見積もることです。 私はUnobserved Componentsをstatsmodelパッケージから使用する予定でした。私の質問は、季節性、傾向およびサイクル成分とともに外生的要因の係数が推定されるか、または季節性、傾向およびサイクルを差し引
    python time-series statsmodels decomposition 2017-12-31
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