PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました

21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。

pandas による時系列データ処理

pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの触りをご紹介しました。

speakerdeck.com 時系列モデルの考え方については全く説明していないので、以下書籍などをご参照ください。

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

作者: 沖本竜義
出版社/メーカー: 朝倉書店
発売日: 2010/02/01
メディア: 単行本
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元ネタ

以下のエントリをベースに新しい内容を追加しています。

sinhrks.hatenablog.com

時系列モデルを含む Python パッケージ

トーク中では ARIMA などの時系列モデルを含むパッケージとして statsmodels についてご説明、PyFlux をご紹介しました。一方変化点検知や異常検知では、広く使われている Python パッケージはありません。というわけで、作りました。現状、以下の2手法が実装されています。適当に手法追加しつつ、そのうちblogも書きます。 ●累積和法による変化点検知: R の {changepoint} の実装と同一 ●成分分解 + Generalized ESD test による異常検知: R の {AnomalyDetection} の実装に近いもの (同じではない)