株式市場は気まぐれで、よく変化します。人間は歴史の中で雄牛を飼い慣らそうとしてきたが、決して成功しなかった。株式市場の予測が難しいのは、あまりにも多くの要因が絡み合っているからであり、そのような分散を考慮したモデルを作成することはほとんど不可能です。しかし、近年の機械学習やコンピューティングの進歩により、機械が大量のデータを処理できるようになりました。これにより、過去の証券取引所のデータを利用し、トレンドを分析することができるようになります。この記事では、pythonとGridDBを活用して、Googleの過去1年間の株価データを分析します。
GridDBとJupyter Notebookを使ってスマートメーターのデータを分析する
複合ビル群の電力がどのように消費されているか、消費量が少ない時間帯はいつか、電力消費量が特に多い時間帯はいつか、などについて、スマートメーターから得られたデータをもとにGridDBとPythonを使って分析し、省エネ案を立案してみましょう。
Raspberry Pi上のGridDB、Node-Red、Arduino PLCを使用したIIoTプロジェクトの紹介
このブログでは、Modbus経由でIndustrial Shields M-DUINO 21+ Arduino PLCから温度センサーデータを読み取るNode-REDフローを作成し、Raspberry Pi 4上のGridDBでIndustrial Internet of Things (IIoT)ソリューションを低コストで構築する方法を紹介します。