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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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演習

データセットを紹介します

動画でも触れたとおり、この章では時間とともに変動する株価を扱います。この演習では、2つのテック企業（Ebay と Yahoo）の過去の株価が DataFrame prices に入っています。まずは2社の生データを可視化し、その後、各社の値が互いにどう関係しているかを示す散布図を作成します。最後に、散布図に「時間」の次元を加えて、この関係が時間とともにどう変化するかを確認します。

データは prices という DataFrame に読み込まれています。

指示1 / 3

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  • 1

    prices のデータをプロットしてください。気づいた不規則性があれば注意して見てください。

  • 2

    x 軸に Ebay、y 軸に Yahoo の値をとる散布図を作成してください。両社のシンボルは DataFrame の列名から確認しましょう。

  • 3

    最後に、各データ点の色として時間をエンコードし、2つの変数間の関係が時間とともにどう変わるかを可視化してください。