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）

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。

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！