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  3. Pythonで学ぶ時系列データの可視化
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Exercises

複数の時系列間の相関

前の演習では、jobs DataFrame の各時系列から seasonal 成分を抽出し、新しい DataFrame の seasonality_df に保存しました。求人データの文脈では、季節性の挙動を比較することは、どの業種が最も似ている／異なるのかを見つける手がかりになります。

これを行うには、seasonality_df DataFrame を使い、データセット内の各時系列同士の相関を計算します。この演習では、第4章で学んだ内容を活用して、seasonality_df の時系列同士の相関に基づくクラスタマップを作成します。

คำแนะนำ

100 XP
  • seasonality_df のすべての列間の相関を spearman 法で計算し、結果を seasonality_corr に代入します。
  • 相関行列から新しいクラスタマップを作成します。
  • Government 業界と Education & Health 業界の季節性の相関値を出力します。