メルカリを利用してみて
いらないものがあったので、この機会にメルカリを利用してみた。
販売価格：8000円
これで売れたら、臨時収入ウキウキと思っていたが、 いろいろ手数料がとられて手間ばかりの割に。。。という状態に。
| メルカリに販売手数料 | 10％（800円） |
| 送料 | 900円 |
| 売上金の振込手数料 | 210円 |
| 最終振込額 | 6090円 |
8000円から諸々で1910円も取られてる。
ちなみにクロネコに持ち込んだ時に一緒にいた人もメルカリ関係での発送だったぽい。
今回は比較て販売額が大きかったからまだよかったと思うが、販売金額が小さいものだとこのもろもろひかれる額が大きすぎるような気がする。 近所の中古屋に売るより高いだろうけど、 なんでそんなにはやるのかいまいちわからなかった。
sfクラスのデータに関する隣接関係の計算に関するメモ
rにおける空間情報を扱うにあたり、最近はsfパッケージが速くて便利である。
さて、sfクラスののデータに対して隣接関係を用いて分析等を行いたいときはどうすればよいのだろうか。 旧来のspパッケージでいうとspdepパッケージがそれらに関する関数が充実していた。
sfクラスのデータに対してはどのように行うかについてspdepのvignetteに書かれている。 github.com
結論から言うと、spdepパッケージは効率よく計算できるように設計してあり、 現状ではsf --> sp クラスに変換して行うことが処理速度上好ましいようである。
prophetでガソリン価格の予測
prophetパッケージを利用してみようということで、 とりあえずvignetteにあるものをデータを変えて実行してみた。
ガソリン価格の予測を行う
資源エネルギー庁のHPから給油所小売価格調査（ガソリン、軽油、灯油）の週次データを取得し、 レギュラーガソリン価格の推移を利用して今後のガソリン価格の予測を行う。 当たり前だが、データ依存による影響がみられており、適切なデータ選定が必要なことがわかる。
library(tidyverse) library(prophet) library(magrittr) file_url <- "https://github.com/ogwf/gasoline_value/blob/master/gasoline_prices.xls?raw=true" tmp <- paste0(getwd(), "/gasoline_prices.xls") download.file(url = file_url, destfile = tmp, mode = "wb") gasoline <- readxl::read_xls(path = tmp, sheet = "レギュラー", col_types = "numeric") names(gasoline) %<>% stringr::str_replace_all(pattern = "[:space:]", "") gasoline <- gasoline %>% filter(!is.na(調査日)) %>% mutate(調査日 = 調査日 %>% as.Date(origin = "1900-01-01"))
これまでのガソリン価格の推移はこのような状況である。
ggplot(gasoline, aes(調査日, 全国)) + geom_path()
これをprophetを利用して予測してみると。。。
res <- gasoline %>% transmute(ds = 調査日, y = 全国) %>% prophet()
Initial log joint probability = -9.47537 Optimization terminated normally: Convergence detected: relative gradient magnitude is below tolerance
future <- make_future_dataframe(res, periods = 365) plot(res, predict(res, future))
prophet_plot_components(res, predict(res))
2010年以降は、価格の変動が激しいこともありうまくトレースできておらず、近年は下落傾向となっている。
直近一年間のガソリン価格を使って予測してみる。
近年のガソリン価格の変動が激しくうまく予測できていないようなので、 期間を直近一年間に絞り同様に予測してみる。
直近のガソリン価格の推移は下記の通り。
gasoline %>% arrange(desc(調査日)) %>% slice(1:52) %>% ggplot(aes(調査日, 全国)) + geom_path()
予測結果は
res <- gasoline %>% arrange(desc(調査日)) %>% slice(1:52) %>% transmute(ds = 調査日, y = 全国) %>% prophet()
Initial log joint probability = -2.03264 Optimization terminated normally: Convergence detected: relative gradient magnitude is below tolerance
future <- make_future_dataframe(res, periods = 60) plot(res, predict(res, future))
prophet_plot_components(res, predict(res))
tmapパッケージはしばらく更新がないらしい
先日tmap(version 1.11)の更新通知が来ていた。 たまたまNewsを確認したところ下記のような記載があり、 sfパッケージがspに置き換わるまでしばらく更新はなさそうである。
NOTE: this will be the last version before the major update (in which sf fully replaces sp)
issuesには現時点で25項目上がっているが、これらは今後解決していくのだろうか。
tmapパッケージはしばらく更新がないらしい
先日tmap(version 1.11)の更新通知が来ていた。 たまたまNewsを確認したところ下記のような記載があり、 sfパッケージがspに置き換わるまでしばらく更新はなさそうである。
NOTE: this will be the last version before the major update (in which sf fully replaces sp)
issuesには現時点で25項目上がっているが、これらは今後解決していくのだろうか。
