)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。こちらの記事は、2部構成でお送りしている、Pythonを使用してのARIMAモデルの作成・予測の流れの整理の後半です。前半の記事では、ARIMAモデルの基礎を簡単におさらいしました。後半の記事では、Pythonを使って実際にコードを確認しながら、ARIMAモデルを作成し、予測するまでの流れを説明します。ARIMAモデルの復習が必要な方は、是非こちらの記事も参考にしてください。blog.brains-tech.co.jp今回も、少し理論の話が出てきます。理論の部分は前回に引き続き、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きちんと理論を整理したい場合は、是非読んでみてください。記事執筆時の実行環境は下記の通りです。説明の流れの整理それでは、早速モデル作成に入っていきましょう。先に全体の概要を整理しておきます。選択したモデルを用いた予測はじめにどういうモデルになりそうか確認します。その後、いくつかのパラメータを組み合わせた総当たりでのモデル作成を行い、良さそうな候補を選択した上で、結果を確認します。最後に、今回の選択手法でもっとも良いと思われたモデルを使用して、予測を行います。notebook上で行いました。使用するデータについて今回は元になるデータのモデルが分かっている上で、総当たりの手法で選択される結果について整理してみることにしました。1)として設計しています。差分を取る前の、元のデータの導出式は下記の通りとしました。MA(1)過程になるようになっています。最後に日付を利用した予測をさせるので、ここでは架空の日付を作成してデータに付与しておきました。ここまでのコードは下記の通りです。架空の時間データを作成する。与えた年、月、日から1時間ごとの情報を作成する。ax=ax)作成したグラフはこちらです。作成したデータはこのグラフに近い位置に存在しています。記事の最後で、作成したモデルを用いた予測を行うので、ここでモデル作成用のデータを分けておきます。df_base.diff1.dropna()モデル作成用データの先頭3行と末尾3行を確認しましょう。4.047484このようなデータが、今回のモデル作成の対象になります。次に、作成したデータの時系列的な特徴を確認します。