時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実習講座

セミナー趣旨

　毎日の売り上げデータやセンサーのデータ、ログデータなど、時系列データが豊富に蓄積されるようになってきました。こういった時系列データを有効活用するための枠組みが時系列分析です。
　Pythonは、文法がシンプルで初心者でも学習しやすい、汎用的なプログラミング言語です。さらにnumpyやpandas、statsmodelsといった高度な数値計算を簡単に行うライブラリが存在します。Jupyter Notebookという便利な無料ソフトを合わせて使うことで、高度な分析を簡単に実行・保存できます。
　このセミナーでは、時系列分析の基礎理論を解説したうえで、時系列データの解釈・予測を行うための“フレームワーク”を、Pythonによる実装を通して体系的に学びます。

必要な予備知識

⚫︎Pythonを自分でインストールできる。
⚫︎「pip install」コマンドを実行できる。

習得できる知識

⚫︎時系列分析の基礎理論と実際の分析作業のイメージ
⚫︎Python(pandas・matplotlib・statsmodels等)を用いた時系列データの取り扱い
⚫︎Box-Jenkins法による、時系列データの予測
⚫︎状態態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測

セミナープログラム

１．はじめに

２．時系列分析の基礎
　2-1.データ分析の基本
　2-2.時系列分析の基本
　2-3.時系列データの構造
　2-4.統計モデルと時系列分析

３．Box-Jenkins法
　3-1.Box-Jenkins法の概要
　3-2.データの変換
　　3-2-1.対数変換
　　3-2-2.差分
　　3-2-3.季節差分
　3-3.SARIMAXモデル
　　3-3-1.自己回帰(AR)モデル
　　3-3-2.移動平均(MA)モデル
　　3-3-3.ARIMAモデル
　　3-3-4.SARIMAモデル
　3-4.モデル選択の概要
　　3-4-1.赤池の情報量規準(AIC)
　　3-4-2.単位根検定
　　3-4-3.モデルの評価

４．線形ガウス状態空間モデル
　4-1.状態空間モデルの概要
　4-2.ローカルレベルモデル
　4-3.状態空間モデルの推定方法の概要
　　4-3-1.カルマンフィルタ
　　4-3-2.最尤法
　　4-3-3.平滑化
　4-4.基本構造時系列モデル
　　4-4-1.ローカル線形トレンドモデル
　　4-4-2.周期性を組み込んだモデル

キーワード：時系列,データ,分析,統計,Python,Box-Jenkins法,モデル,研修,セミナー

セミナー講師

Logics of Blue　代表　馬場　真哉　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合44,000円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
     3名以降は一人当たり定価の半額となります。
　＜2名以上でお申込の場合は1名につき27,500円（税込）＞
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
• 当日はPythonをインストールしたノートPCをご準備ください。
  また、必要に応じて、別途ライブラリを予めインストールしていただく可能性があります。
  OSはWindows10が望ましいです。
  別途、セミナー開催1週間前を目安に、参加申込者にインストール方法(pdf)をご連絡します。
  PC実習に関しては、講師による実演を中心とし、補助的に実習の時間をとる予定です。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。