寒い。
ほんとに。
ほんとに寒い。
あの夏の暑さはいったい何だったのか。
寒さに加えて小雨。
小雨が原因の農作物収穫量減。
起きている。
何かが。
何かが起きている。
私はそう思う。
もう起きてしまったのか？
もう戻らないのだろうか。
人新世の時代。
もう戻れないのだろうか。
このような思考回路を巡らしたくなるような寒さ。
【目次】
- ChatGPT で時系列解析
- 時系列解析とは？
- 時系列解析のモデル
- 1. 移動平均モデル (MA: Moving Average)
- 2. 単純指数平滑法 (SES: Simple Exponential Smoothing)
- 3. 自己回帰モデル (AR: Autoregressive)
- 4. 自己回帰移動平均モデル (ARMA: Autoregressive Moving Average)
- 5. 自己回帰統合移動平均モデル (ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average)
- 6. 季節性ARIMA (SARIMA: Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)
- 7. ベクトル自己回帰モデル (VAR: Vector Autoregression)
- 8. 状態空間モデル (State Space Model)
- 9. GARCHモデル (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
- 10. 階層的時系列モデル (Hierarchical Time Series Model)
- ChatGPT で時系列解析
- 新規事業コンサルタント団体のミーティング
- ランニング
ChatGPT で時系列解析
仕事のあと、軽く、ChatGPT で時系列解析。
時系列解析とは？
時系列解析とは、時間の経過に伴うデータのパターンや傾向を調べる統計学の一分野。主に、過去のデータをもとに将来の予測を行ったり、時間に依存するデータの構造や変動を理解するために使用されます。例えば、株価の推移や気温の変化など、時間と共に変化する様々なデータに応用されます。時系列解析には様々な手法があり、それぞれに特徴がありますが、共通する目的は、時間を通じてデータがどのように変化するかを分析し、予測することですね。
時系列解析のモデル
時系列解析のモデルには、シンプルなものから順番に、次のものがあります。
1. 移動平均モデル (MA: Moving Average)
短期的なデータの変動を平滑化するために使用されます。特定の期間内のデータ点の平均を計算し、時間の経過と共にこの平均を更新していきます。短期的なトレンドや季節変動を把握するのに適しています。
2. 単純指数平滑法 (SES: Simple Exponential Smoothing)
最新のデータに重みをより大きく置くことで、過去のデータよりも最近のデータを重視した平滑化を行います。データにトレンドや季節性がない場合に適しています。
3. 自己回帰モデル (AR: Autoregressive)
過去のデータ点が将来のデータ点に影響を与えるという考えに基づいています。時間的に連続したデータ点間の関係をモデリングし、その関係を利用して将来の値を予測します。
4. 自己回帰移動平均モデル (ARMA: Autoregressive Moving Average)
自己回帰モデルと移動平均モデルを組み合わせたものです。データのトレンドや季節変動をより効果的にモデリングできます。時系列データの中間レベルの複雑さを捉えるのに適しています。
5. 自己回帰統合移動平均モデル (ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average)
ARMAモデルに「統合」の概念を加えたものです。非定常性（時間の経過とともに統計的性質が変化する性質）を持つ時系列データに対しても適用可能です。トレンド除去や差分を取ることでデータを定常化し、その上でARMAモデルを適用します。
6. 季節性ARIMA (SARIMA: Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)
ARIMAモデルを拡張したもの。季節性の変動を考慮します。季節性を表す追加のパラメータを持ち、季節的なパターンを持つ時系列データ分析に適しています。
7. ベクトル自己回帰モデル (VAR: Vector Autoregression)
複数の時系列データが互いに影響し合う場合に使用。各時系列が他の時系列の過去の値によって説明されるという構造を持ちます。経済学などで多変量時系列データの分析に用いられます。
8. 状態空間モデル (State Space Model)
時系列データを「観測されたデータ」と「隠れた状態」に分けてモデル化。非常に柔軟性が高く、様々な時系列データに適応できます。カルマンフィルタなどのアルゴリズムと組み合わせて用いられることが多いです。
9. GARCHモデル (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
時系列データの変動（ボラティリティ）が時間によって変わることをモデル化。金融市場のデータ分析など、変動が大きいデータの解析に適しています。
10. 階層的時系列モデル (Hierarchical Time Series Model)
データが階層的な構造を持つ場合に用いられます。例えば、国全体、地域、個々の店舗といった複数レベルの時系列データを統合して分析します。
また、機械学習的な時系列解析モデルとして、 RNN や LSTM、GRU、そして Attention や Transformer が挙げられます。
今回は 2 年ほど記録している毎日の収穫量データを、ARIMA モデルで分析してみました。
ChatGPT で時系列解析
ChatGPT、やはりすこぶる便利で、解析のスピードがぐんと上がりますね。
今までプログラミング言語で、エラーと戦いながら少しずつ少しずつ解析していたものが、自然言語でさささっと実行できる。とても感激です。
ただ、何か大きなプロジェクトを継続的に ChatGPT に伴走してもらいながら遂行するというのは、難しそうです。現時点ではね。
要所要所、ポイントポイントで活用するのが、使い方としては最適ですね。現時点では。
それから時系列解析のような、あるていど専門的な分野になると、あまり融通が利かなくなったりしますね。
あと、生データのデータクレンジングなんかも、あまり融通が利きません。
これも何か上手なプロンプトがあるのかもしれませんが。
とにかく、CSVファイルをアップロードして、そのCSVファイルに適切な形式でデータを収めていれば、データ解析をチャットGPがしてくれるのですが。
ただ、いくつかコツがありますね。やっぱり。ある程度プログラミングについてなのか、データ解析なのか。価格計算なのか分からないですけれども、そういった分野について少し勉強しておいた方が。事前知識としてですね。時系列解析をしたいんだったら時系列解析についてある程度知っておいた方が、ChatGPTを使ったデータ解析と言うのはスムーズに行えると思います。
当然と言えば当然ですが。
さて、私が今回取り組んだのは、ChatGPT を使って、ここ2年くらいの収穫量の時系列データを ARIMA モデルを使って解析し、2 週間程度の収穫量予測をしてみる、というものです。
パラメータをいじってないので、結果はゴミですが、ARIMA モデルに基づく時系列予測、みたいなことが、自然言語でできてしまうことに大変驚いています。繰り返しになりますが。
新規事業コンサルタント団体のミーティング
半分クローズドな会なので、あまり大っぴらに書けないのが私としてはもどかしいのですが、私が10月から所属している新規事業コンサルタント団体のウェブミーティングに参加しました。20 時からですね。
来年あたりからここでも書けそうな動きができそうです。
ランニング
いつもは仕事の後すぐに筋トレとランニングをするのですが、今日はウェブミーティングがあったので、ウェブミーティングの後、筋トレ及びランニングをしようと思いました。が寒すぎ。なので、筋トレはせずに、ランニングのみ。
寒いからランニングのみ。といってもめちゃくちゃ寒かったですけどね。だから自分で書いててよく分からないんですけれども。寒いから、というのはどういう意味なんでしょうか？寒いからランニングとは？ちょっと意味がわからないですね。寒すぎて。寒すぎて意味がわからなくなっていますが、何とか 4 km半ぐらいは走りました。
