

Kats
紹介 :
Katsは、Facebookインフラストラクチャデータサイエンスチームが開発した時系列分析ツールキットで、データサイエンスとエンジニアリングの作業にワンストップソリューションを提供することを目的としています。主要な統計量と特徴量の理解、回帰と異常の検出、将来のトレンド予測など、さまざまな機能をサポートしています。Katsの主な利点としては、軽量性、使いやすさ、拡張性があり、さまざまな業界や分野のデータアナリストやエンジニアに適しています。
ターゲットユーザー :
対象ユーザーはデータアナリスト、データサイエンティスト、エンジニアです。Katsは、データの前処理から分析、予測までの全プロセスを処理するための包括的なツールセットを提供するため、時系列データ分析を行う必要のある専門家に最適です。
使用シナリオ
Prophetモデルを使用して航空旅客データセットの将来のトレンドを予測する。
シミュレーションデータセットにCUSUM検出アルゴリズムを適用して変化点を検出する。
与えられた時系列データから意味のある特徴を抽出して、さらなる分析を行う。
製品特徴
検出:CUSUM検出など、複数の異常検出アルゴリズムをサポートします。
予測:Prophetモデルなど、複数の予測モデルを提供し、将来のトレンドを予測します。
特徴抽出:時系列データから意味のある特徴を抽出できます。
多変量分析:多変量時系列データの分析をサポートします。
モデル最適化:異常検出と変化点検出のためのモデル最適化機能を提供します。
データシミュレーション:合成データの構築と異常の注入を目的とした改良されたシミュレータを提供します。
使用チュートリアル
Katsのインストール:pipコマンドを使用してKatsライブラリをインストールします。
データのインポート:時系列データをKatsのTimeSeriesDataオブジェクトにインポートします。
モデルまたはアルゴリズムの選択:分析のニーズに応じて適切な予測モデルまたは検出アルゴリズムを選択します。
分析の実行:対応するモデルまたはアルゴリズムを呼び出してデータ分析を実行します。
結果の確認:分析が完了したら、出力結果を確認し、さらなる処理や可視化を行います。
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