)に関する取組みをご紹介します。ブレインズテクノロジーの岩城です。今回は、2部構成でPythonを使用してのARIMAモデルの作成・予測の流れを整理したいと思います。前半の本記事では、時系列データの予測でよく利用される、ARIMAモデルの基礎を簡単におさらいします。後半の記事では実際にコードを追いながら一連の流れを確認していきますので、先にコードを読みたい場合はこちらをご参照ください。本記事で紹介するARIMAモデルの理論の部分は、主にこちらの教科書を参考にしています。朝倉書店http://www.asakura.co.jp/G_12.php?isbn=ISBN978-4-254-12792-8www.asakura.co.jpきちんと理論を把握したい場合は、是非読んでみてください。)モデルについて、大まかな内容を確認します。細かな部分は扱いませんので、きちんとした理解が必要な方はご紹介した教科書等をご参照ください。用語は長いですが、いくつかの用語を組み合わせただけなので、一つずつみていけばそこまで難しくないと思います。先に、ARIMA過程の定義を先程の教科書からお借りします。朝倉書店より引用)要はある時系列データに対して、(1)d階差分をとったデータが、(2)定常かつ(3)反転可能な(4)ARMA過程で表すことができるような過程がARIMA過程で、これを数式化したのがARIMAモデルです。順に一つずつ確認していきます。(1)d階差分についてd階差分については問題ないかと思いますが、念のため簡単に説明します。