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この演習はコースの一部です
Pythonの基本的なプロットツールの使い方に加え、時系列グラフへの注釈の付け方やカスタマイズ方法を学びます。チャプターの終わりには、任意の静的データセットから魅力的なプロットを作成できるようになります。
現在の演習
このチャプターでは、要約統計量の計算や集計ビューの作成を通じて、時系列データへの理解をさらに深めます。
自己相関プロットや偏自己相関プロットを学び、要約統計量を超えた分析に進みます。さらに、時系列データにおける季節性、トレンド、ノイズを自動検出する方法も学びます。
Data Scienceの実務では、複数の時系列を同時に分析するプロジェクトに関わることがよくあります。本チャプターでは、複数の時系列を一度にプロットする方法と、時系列同士の関係を発見・記述する方法を紹介します。
このチャプターでは、コースで学んだ概念を総合的に練習します。2000年から2010年までの米国の失業率を可視化します。