Interface編集部
2023年10月号特集 第1部第1章サポート・ページ
2023年10月号特集 第1部第1章「化学プラント…反応器の温度変化の要因分析」サポート・ページです．
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分析データ入手方法
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①時系列データ分析のコンテンツ「ごちきか」のサイト（以下URL）より，「カテゴリ値の列や欠損値を含まないデータ」をダウンロードします．
https://gochikika.ntt.com/Introduction/datasets.html
②ダウンロードしたフォルダを解凍して，分析データである2020413.csvを取り出して使用します．
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Colabコード実行手順
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①Google Colabサイト（https://colab.research.google.com/）を開きます．
②ipynbファイルをアップロードして読み込みます．
[Google Colab上でデータを読み込む場合]
③Google Colab画面左のファイルマークをクリックします．
④ファイル名下の空白部分で右クリックして，でてきたウインドウ中の「新しいフォルダ」をクリックします．
⑤新しいフォルダ「Untitled Folder」ができるので名前を「data」に変更します。
⑥「data」に分析データ2020413.csvを入れます．
⑦ipynbファイルの上のコードから実行していきます．
[Google Driveをマウントしてデータを読み込む場合]
③以下のコマンドをipynbファイルの冒頭に追加します．
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
④ファイルパスを以下の例のように修正します．
（変更前）./data/2020413.csv
（変更後）./drive/My Drive/data/2020413.csv
⑤Google Colabで，ipynbファイルの上のコードから実行していきます．
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図14（LiNGAMの結果の可視化）と図15（VARLiNGAMの結果の可視化）の詳細
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・図14 LiNGAMの結果の可視化（画像ファイルはここから本稿の他のコードとともにダウンロードください）
・図15 VARLiNGAMの結果の可視化（画像ファイルはここから本稿の他のコードとともにダウンロードください）
