データサイエンス Pythonで実証！時系列分析の第一歩：定常性をADF検定で確認する
時系列データを扱うなら「定常性の確認」が必須。本記事ではランダム変数とランダムウォークを例に、PythonでADF検定を実行して定常・非定常を判定する方法を解説します。偽物の相関を避けるための第一歩を学びましょう。
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子育て 幼児2人乗せ自転車で膝が当たる悩みを解決！サドルを後ろに下げる方法（図解付き）
幼児2人乗せ自転車で膝が当たる問題を解決！ショックアブソーバーを使いサドルを後ろに下げる方法を写真付きで初心者向けに解説します。
データサイエンス Pythonで実証！ランダムウォークで76%の偽物相関が出る理由！
時系列データを使った回帰分析では偽物の相関が現れることがあります。この記事を読むことで、時系列データで偽物の相関が起こる理由、実際にPythonで検証する方法、データ分析で注意すべきポイントがわかります！
データサイエンス Matplotlib | 密度カラー散布図を任意の軸スケールで1次元ヒストグラムと同時にプロットする方法（Python散布図 6. 特別編）
今回はpythonで綺麗な2次元散布図を描く方法の第6回です！任意の軸のスケールを設定した上で、密度カラー散布図と同時にx, y各軸の1次元ヒストグラムをプロットする方法を紹介します！
子育て ガニ股パパ・ママを救いたい！自転車のサドルを後ろに下げる方法（データサイエンティストの育児記録#13）
自転車のサドルを後方に移動する方法をご紹介します！この方法でサドルを約10cm後方に移動すれば、前カゴ付きの幼児2人乗せ自転車でも膝をぶつけずに漕ぐことができます！もうガニ股で自転車を漕ぐ必要はありません！
データサイエンス Matplotlib | 任意の軸スケールで密度カラー散布図をプロットする方法（Python散布図 5. 発展編）
Pythonで綺麗な散布図を描く方法の第5回、発展編として、任意の軸のスケールを設定した上で、密度カラー散布図をプロットする方法を紹介します！
データサイエンス Matplotlib | 自作のスケールを定義する方法: Custom scale（Python軸スケール5）
Matplotlib、軸のスケールシリーズ第5回！Custom scaleという枠組みをつかって、自作のスケールを定義する方法を解説します！Matplotlibであらかじめ用意されていないスケールを定義し、軸のスケールを設定することができるようになります。
データサイエンス Matplotlib | LogScale classとLog変換（Python軸スケール4）
Matplotlib軸のスケールシリーズ第4回、LogScale classの概要解説です！LogScale、LogTransform、InvetedLogTransformという3つのClassの使い方をセットで解説します！
データサイエンス Matplotlib | Scale Classの概要（Python軸スケール3）
Pythonで作図する際、軸のスケールはScaleオブジェクトを使って変更することもできます。Scaleオブジェクトの使い方を知っておくと、オリジナルのスケールを定義したり、変換・逆変換関数を簡単に呼び出せるようになります。
データサイエンス Matplotlib | 予め用意された7種類のスケール（Python軸スケール2）
Matplotlib側で予め用意されている7種類のスケールをご紹介します！今回の記事は「Pythonの作図で軸のスケールを変えたいけどどうやる？負の値も対数スケールでプロットできないの？散布図のデータ点が潰れて見にくいのはどうしたら良い？」といったお悩み解決に役立つはずです！