奥田さくら– Author –
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データ分析 ナレッジ【実装編】TimesFM-3の入力配列をPandasで作る|shape確認とpredict・predict_batchの使い分け
TimesFM-3へ時系列データを渡すには、DataFrameを(系列数, 時点数)のNumPy配列へ変換します。 本記事では、テトゥアン市の電...#NumPy #pandas #Python #pytorch #TimesFM-3 #時系列予測 -
データ分析 ナレッジ【入門編】TimesFM-3の入力設計|target・共変量・多変量予測の違いを解説
TimesFM-3で予測を始めるとき、最初につまずきやすいのはモデルの呼び出し方よりも、「手元の各列をどの入力として渡すか」で...#TimesFM-3 #データ分析 #共変量 #多変量予測 #時系列モデル #時系列予測 -
データ基盤 ナレッジcronのコマンドがstrftime(‘で途切れた—SQLiteの%の罠をログから調査した方法
Google Cloud Compute Engine上のLinux VMで稼働するAPIデータ収集基盤で、「ターミナルでは成功するのに、cronでは動かない...#cron #Linux #shell #SQLite #syslog #シェルスクリプト -
ナレッジTeamsアプリのmanifest.jsonをatk validateで検証してみた―JSON構文チェックとの違い
Teamsアプリのmanifest.jsonは、アプリの機能やURLなどをTeamsへ伝える設定ファイルです。 一般的なJSONパーサーで読み込めて...#JSON #Microsoft 365 Agents Toolkit #Microsoft Teams #Teams #Teamsアプリマニフェスト -
データ分析 ナレッジDuckDB×PythonでCSV品質チェックをやってみた:欠損・重複・異常値をSQLで確認する
CSVデータを分析や可視化に使う前に、欠損値や重複、異常値が含まれていないか確認したい場面があります。 もちろん、Python...#CSV #DuckDB #Python #SQL #データ分析 #データ品質 #知識
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