After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
時系列データについてすべて学ぶ
時間とともに変化するデータを扱うことは、データサイエンスにおいて欠かせないスキルです。 この種のデータは時系列データとして知られています。 時系列が何を表すのかという基礎、時系列内のデータに関する要約統計量の取得方法、そして時系列を視覚的に解釈する方法を学びます。zoo、lubridate、xtsで時系列を自在に操る
Rで時系列データを取り込み、探索し、可視化するために、zooパッケージとlubridateパッケージの使い方を習得します。データの期間やサンプリング頻度など、時系列情報の主要な属性を取得する方法を学び、その過程でデータフレームと時系列の相互変換にも習熟します。 さらに、データを集計することで、xtsパッケージを使ってデータ全体の傾向を把握する方法を学べます。サブセット化スキルを完璧に磨く
時系列からウィンドウを抽出して、特定の関心期間に焦点を当てる方法を学びます。 あなたは、分、時間、月、年ごとなど、さまざまな頻度で時系列データをサンプリングします。 データの欠損値を、定数補完、LOCF、または線形補間法で埋める「補完」の手法も学びます。 さらに、データとともに移動する、つまり「ロール」する時系列の「ローリング」ウィンドウを作成する方法も学び、時間の経過に伴うデータの傾向を要約できるようになります。 また、拡張ウィンドウの作成方法も学びます。これは、これらの要約統計量が最終値にどのように近づいていくかを示します。前提条件
カリキュラム
コース概要
1
時系列データとは？
時系列が何を表すのかという基礎、時系列データから要約統計量を取得する方法、そして分析の探索段階の一部として時系列プロットをどのように解釈するかを学びます。さらに、Rオブジェクト内で日付・時刻情報を扱う方法や、日付の一貫したフォーマットを組み込む方法も取り上げます。
2
zooを使った時系列操作
この章では、データの期間やサンプリング頻度といった時系列の主要な属性を取得して、データ理解を深めます。さらに、時系列オブジェクトの作成と操作に役立つzooパッケージを紹介します。Rの多くのデータサイエンス実務ではデータフレームが使われるため、データフレームと時系列の相互変換方法も学びます。
3
時系列オブジェクトのインデックス
関心のある特定の期間に焦点を当てるため、時系列からウィンドウを抽出する方法を扱います。実データでは、データセットの期間が必要以上に広く、可視化が煩雑になることがあります。ここでは、毎分・毎時・毎月・毎年など、さまざまなレートでのサンプリングを行います。さらに、データを集約することで、xtsパッケージを使って全体的なトレンドを把握する方法を学びます。また、データの補完（imputing）として、定数での埋め込み、LOCF、線形補間といった欠損値の補完手法も学びます。
4
ローリングウィンドウと拡張ウィンドウ
時系列に対して“ローリング”するウィンドウを作成し、データに沿って移動させることで、時間を通じたトレンドを要約できるようにします。たとえば、連続する数か月の平均や、数週間にわたる売上の合計などです。平均・中央値・合計・最大値といった全期間の要約統計だけでは、時間による変化は見えにくいことがあり、ローリングウィンドウにより動的に統計量を計算できます。加えて、拡張ウィンドウの作成方法も学び、これらの要約統計量が最終的な値にどのように近づいていくかを確認します。
R
Rで学ぶ時系列データ操作
コース修了
