時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実習講座

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!


★ PC実習付きセミナー


講師


Logics of Blue 代表 馬場 真哉 氏

■ 主経歴
 2014年4月-2017年6月 IT企業にて生産管理システムの開発などに従事。
 2017年7月-現在 独立し、データ分析の支援や書籍の執筆などに従事。

■ 主要著書
・平均・分散から始める一般化線形モデル入門(2015)
・時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装(2018)
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書(2018)

■ 専門・得意分野
・数理統計学の理論と応用
・意思決定論とオペレーションズ・リサーチ


受講料


 49,980円(税込)

■ 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47,250円、
  2名同時申込の場合計49,980円(2人目無料:1名あたり24,990円)で受講できます。
  備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
  (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・登録費は一切掛かりません。


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


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。


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

【質疑応答・名刺交換】

 キーワード 時系列/分析/Python/numpy/statsmodels/セミナー/研修


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

49,980円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

MAP

【江東区】カメリアプラザ(商工情報センター)

【JR・東武】亀戸駅

主催者

キーワード

情報技術   SQC一般

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