~RapidMinerのwindowing株価データ扱い~初めにこんにちは、株式会社KSKアナリティクスの周です。最近、機械学習が様々な領域に活かされており時系列データを使って予測する事例もとても多くなっています。なると、最も面白い、もしくはたくさん儲けられる時系列データが株価でしょうか。時系列データを分析するにあたり、難しいPython等を使うイメージがあるかもしれません。プログラミングの学習が大変だと思っている人にとっては非常に難しく感じられるでしょう。ノンプログラミングで分析ができるツールがあります!それがRapidMinerです!さぁ、RapidMinerでノンプログラミング機械学習を始めましょう!本記事では記事の都合上株価の予測までいくことができません。株価データを扱う最初の一歩をまずは踏み出してみましょう。随時Python言語の方法と比較しながら、紹介していきたいと思います。株価のトレンドの確認をし、短期と中勢的な株価動向をさぐる25日移動平均線と中期的な株価動向をみる75日移動平均線を求めます。最後に、この基本的な2本の線を可視化してみましょう。株式投資メモhttps://kabuoji3.com/stock/こちらから簡単にcsv式の株価データをダウンロードできます。(ETF)の2017~2019年9月の年ごとデータをダウンロードします。必要なライブラリーをインポートします。inlineデータを読み取り、結合します。data.iloc[:,4]データを確認します。移動平均を求めますでは、移動平均を求めましょう。Pythonならライブラリーpandasのrollingで求めます。"SMA75"])plt.title(stock_name,fontsize=20)plt.xlabel('年月',fontsize=18)plt.ylabel('株価',fontsize=18);ここまで見てくれてありがとうございます。コードを書くのが嫌でしょう。RapidMinerを使うと、もっと効率的かつ楽に出来ますよ。やり方を一緒に見ていきましょう。RapidMinerの扱いデータ読み込みオペレーターread_csvでデータを読み込み、結合します。データをインポートする時、二つ注意すべきところがあります。一つ目:元データの一行目が銘柄になっています。rowを2に設定します。二つ目:日付の型をdateに変換します。Finishをクリックします。繋がって、実行すると、結合したデータを確認することができます。Aggregatesを使うと、簡単に移動平均を取ることができます。Windowsの中にいれます。AggregatesはWindowしたいカラム、とそ取りたい値を選択することができます。オペレーターの設定は以下のようになっています。RapidMinerのWindowingで他の項目を取ることもできます。右側のパラメータ欄をみると、mean、min、max。WindowsはWindowサイズの設定、カラムのタイプ、カラム名を選べます。sizeを25で記入します(75日間なら、75を記入します。horizon(labels)にチェックし、日付を選びます。Appendオペレーターを入れます。Appendでスライスした全てのWindowsのを結合します。これを実行すると、以下のようになります。Appendを入れるでしょうか?それはWindowingできた結果が一つ一つのファイルになっています。結合すると全ての結果がまとめます。今回で2線をWindowingしたいので、プロセスが下のようになっています。確認!実行すると、結果は以下になっています。2線それぞれの結果を確認出来ます。Visualizationsから楽に移動平均の変動もみえます。マウスを図で移動すると、各点の値も簡単に確認できます。今回は平均値、最小値、と標準偏差もWindowingしました。可視化してみると、すぐ見えますね。可視化の機能も活かしてデータ分析を始めましょう。今度のハンズオンに参加してみましょう!またご質問とかありましたら、下の連絡先まで連絡してください。