• AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの視覚的判定
• 用いるデータの紹介
• AIの活用：時系列データをプロットしたグラフとコレログラムを作成し視覚的に定常性の判定を行う
• まとめ

AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの視覚的判定

このノートは、データ分析においてAIを使って何ができて何ができないかを検証するために、実際に試した結果をまとめたノートです。

今回はAIを用いて視覚的に定常性の判定をしてみたいと思います。

AIを用いることでいかに効率化できるのか、体験していただければと思います。

所要時間は10分ほどとなっています。

それでは、さっそく始めていきましょう！

データの紹介

今回検証で得られたデータはsynthetic_time_series_for_stationarityです。

サンプルデータはこちらからダウンロードできます。

1行が1日の値を示すデータになっています。

（白色雑音定常データを取り扱っているため分散がほぼ１で変わらず推移しています）

AIの活用：時系列データをプロットしたグラフとコレログラムを作成し視覚的に定常性の判定を行う

結果を確認します。

valueの平均が０、移動分散がほぼ1で推移しており変わっておりません。

またコレログラムに信頼区間を超えるスパイクが見られず、自己相関が確認されません。

平均ゼロ、分散が一定、自己相関がないため、このデータは白色雑音定常データであることが確認できました。

まとめ

今回はAIを用いて定常性の判定を正しく行えるか試しました。

結果はAIを用いて時系列データをグラフ化することで視覚的に定常データであることを確認することができました。

AIでできることとできないことを把握し、うまく活用することで、データ分析もかなり効率化できそうですね！

AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの視覚的判定　は以上となります！