Amazon株価分析（Amazon_Stock

概要

Amazon_Stock_Analysisは、Amazon社の株価データを対象にしたJupyter Notebookベースの解析プロジェクトです。Yahoo Financeから時系列データを取得し、pandas等で前処理（欠損値処理、型変換）、特徴量作成（移動平均、日次リターン、ボラティリティ等）を行います。可視化ライブラリを用いて価格推移や相関、季節性を視覚化し、基本的な機械学習手法を通じた予測の考え方も紹介。データ収集からインサイト抽出まで、一連のデータ分析パイプラインを学べる入門向けのノートブック構成です。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 4
ファイル数: 2
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

Yahoo Finance API（yfinance相当）を用いた実データの取得と更新
欠損値処理やデータ型整備、時系列特有の前処理を実施
移動平均や日次リターン、ボラティリティなどの特徴量エンジニアリング
可視化を通じたトレンド把握と、機械学習基礎による予測のデモ

技術的なポイント

このプロジェクトは、金融時系列データ解析の基礎を実践的に学べる点が最大の技術的特徴です。まずデータ取得はYahoo Financeからのダウンロードを自動化し、時系列インデックスを整備して欠損日や取引停止日の扱いを明確化しています。前処理では、欠損値の補間や不要カラムの削除、日付のパースといった基本操作を行い、分析に適した形へ整えます。特徴量エンジニアリングでは単純移動平均（SMA）、指数移動平均（EMA）、日次リターン、ヒストリカルボラティリティなどを計算し、これらを用いた相関解析やラグ特徴の作成で短期〜中期の挙動を可視化します。可視化は価格ラインチャート、ローソク足の代替表示、ヒートマップ等で行い、視覚的にトレンドや相関関係を把握できます。さらにノートブックには機械学習の導入例も含まれており、特徴量選択、データの分割、モデル学習（回帰ベースのアプローチ）と性能評価の流れを示すことで、分析から予測へ繋げる実務的なワークフローを理解できます。使用される主要ライブラリはpandas/numpyによるデータ処理、matplotlib/seaborn等による可視化、yfinance等でのデータ取得、機械学習部分ではscikit-learn相当の手法を想定した構成になっています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

Amazon_stock_price.ipynb: file
README.md: file

まとめ

短時間で株価データ解析の一連の流れを学べる、実践的な入門ノートブックです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: Amazon_Stock_Analysis
説明: 説明なし
スター数: 2
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/awantikashk2409/Amazon_Stock_Analysis
オーナー: awantikashk2409
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/226747018?v=4

READMEの抜粋： 📈 Amazon Stock Analysis (Jupyter Notebook)

📘 Overview This project explores Amazon’s stock data through Exploratory Data Analysis (EDA) and visualization using Python. The notebook demonstrates the complete data analysis workflow — from data collection to insight generation — showcasing both data analytics and machine learning foundations.

⚙️ Key Highlights 📥 Downloaded real-time stock data using Yahoo Finance API 🧹 Performed data cleaning, missing value handling, and feature engineering �…

Amazon株価分析（Amazon_Stock_Analysis）