【R言語】時系列分析にオススメパッケージまとめ

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まず時系列データとは時間と共に変化するデータの事を指し、代表的なものとしては株価データや気象データがあります。

 

時系列データ解析はデータの数値だけではなく、時間的な位置も意味合いを持つので他のデータ解析とは少し異なるアプローチで分析していかなければなりません。

 

 

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Rでは時系列データを分析するための様々なパッケージが存在しており、時系列分析で便利なパッケージは↓の6つです。

 

 

ts…規則的間隔の時系列データの処理にうってつけ、Rに元からインストール済み

quantmod…金融データ解析にめっちゃ便利

xts…tsの進化形でzooの拡張形、欠損値などがある不規則間隔な時系列データ処理に便利、quantmodをインストールするとついて来る

dplyr…データ処理を簡易かつ高速化してくれる

forecast…計算した線形モデルの予測などを可視化する

lubridate…データ年月日を直感で操作できる

 

 

 

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www.tkstock.site

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・日付の処理

時系列データは1970年1月1日を基準としたPOSIX time(ポジックスタイム:コンピューターシステム上での時刻表現の一種)が大抵基準となっています。

 

そして日付データはDateクラスのオブジェクトとして保存されます。Dateクラスは1970年1月1日からの経過日数を内部で保持しています。

 

というわけで、文字列を日付データにしてみます。

 

> today<-as.Date(“2017-04-28”) ##文字列から時系列への変換
> class(today)
[1] “Date”

 

> as.numeric(today) ##1970年1月1日からの経過日数を表示
[1] 17284

 

 

 

プログラミングを挫折せず最短で習得する方法


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上にあたってはもはや出来て当たり前のスキルとなりつつあります。こういう話はテレビや雑誌でも最近増えてきたので、知らない人はいないでしょう。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。



それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で「プログラミングを勉強して、いずれフリーランスとして自由な生き方がしたい」「エンジニアとして若いうちから高収入を得たい」という気持ちから一念発起して侍エンジニアのwebサービスコースに申し込み、プロのエンジニアの方に対面でマンツーマンでPythonによるWebサービス作り方とWeb技術の基本を教えてもらい、ようやくプログラミングが理解できました。


侍エンジニアでは様々なコースが用意されており、HTML・cssなどでWebサイトやWebアプリを作ってみたい人からPythonを勉強してデータサイエンティストやAIエンジニアになりたい人まで幅広いニーズにこたえています。


IT業界と言ってもエンジニアの仕事はプログラミング言語次第でサーバーから機械学習まで多種多様ですし、侍エンジニアの無料レッスン(カウンセリング)を受けてみて、自分のやりたいITの仕事は何なのか?を見つけてみましょう。ちなみに今「侍エンジニア」の無料レッスンを受けると1000円分のAmazonギフト券がもらえるので、試しに受けてみるだけもお得です。







自分は半端に独学やオンラインスクールで勉強して金と時間を無駄にするくらいなら、リアルのプログラミングスクールに通ってしっかりプログラミングを勉強した方がいいと思います。ちなみに今、侍エンジニアに申し込むと、25歳以下の学生の方であれば、受講料が20%OFFになるので超お得です。


そして、プログラミングは大勢で授業を受けたり漫然とオンライン学習をするよりも自分が分からない箇所をピンポイントでプロの講師に直接質問して、ちゃんと納得するというスタイルの方がお金は確かに少し掛かりますが、独学で学ぶよりも絶対にモノになります。
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