Tejass1303/air-temperature-time-series-analysis
SUMMARY AI要約 by gpt-5-mini
本プロジェクトは、地上気温の時系列データを解析し、季節性・トレンドを抽出して将来の気温を予測するための実践的なワークフローを提供します。気候解析やデータサイエンスの学習・研究用途を想定しており、時系列解析の手法を用いてデータ前処理から可視化、モデル構築、予測評価までを行います。 主な機能: - データの前処理・クレンジング、探索的データ解析(EDA) - 定常性確認、トレンド・季節性分析、移動統計の可視化 - ヒートマップや年次トレンドプロットによる可視化 - 時系列予測モデルの構築と予測結果の評価・解釈 使用技術: Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、statsmodels、scikit-learn。主要な知見としては年次の強い季節性、2012年以降の緩やかな温暖化傾向、月次周期の優位性、温度分布は概ね正規分布に近い点が報告されています。実行は requirements.txt のインストール後に Jupyter Notebook を起動して行います。
使用言語(バイト数比)
オーナー情報
日付
| GitHub作成日 | 2026-05-09 |
| 最終Push | 2026-05-09 |
| 当サイト初検出 | 2026-05-09 |
| 最終取得 | 2026-05-09 18:20 |
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