Pythonで時系列分析をマスターする7つのステップ

要点

• 時系列データには、時間依存性、定常性、季節性などの独自の特性があり、特別な処理が必要です。
• pandasの時間認識データ構造（DatetimeIndex、PeriodIndex、リサンプリング、ローリング操作）を習得することが基礎です。
• 古典的統計モデル（ARIMA、指数平滑化）は強力なベースラインであり、機械学習モデルは複雑な非線形関係を扱えます。
• デプロイ時には概念ドリフトの監視と厳格なバックテストが必要です。