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

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演習

回帰用データの確認

次のデータセットには、複数年にわたる企業の時価総額に関する情報が含まれています。これは回帰でよく使われる代表的な時系列データの一つです。企業価値の時間変化をモデル化できれば、その企業の将来の姿を予測できます。このデータセットは、もともと公開Kaggleコンペティションの一部として提供されたものです。

この演習では、複数企業の時系列をプロットして、相互にどのような関係がある(またはない)のかを把握します。

指示

100 XP
  • Pandas を使ってデータ(ファイル 'prices.csv')を読み込みます。
  • data のインデックスを datetime に変換します。
  • data の各列をループし、各列の値を時間に対してプロットします。