解析の難しい理論背景を極力省き、身近な事例をベースにした“腑に落ちる”解説
簡単なデータセットを用いて、モデル構築のプロセスが掴める
☆ データ解析初心者でも分かる！ＤＸ教育の入門セミナーとして最適

時系列データの解析の考え方/進め方

入門講座

～Excel、Pythonを用いた演習つき～

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• 時系列データ解析の進め方
• Excel、Pythonでの実践法

【講座主旨】

時系列解析は過去のデータから未来のデータを予測するために用いられる手法です。時系列データの解析手法は機械学習、インフォマティックス、ロボットの制御、信号解析などに幅広く利用されています。解析にあたっては、私たちに馴染み深いExcelと、無料で使用でき現在注目されているプログラミング言語Pythonを用い学習します。難しい理論的背景は極力割愛し、簡単な事例を豊富に用いた基礎的なモデル構築の過程を解説する実践的な内容になっており、学習内容を直ちに業務に活用することができます。

習得できる知識

• 時系列データ解析の進め方
• 機械学習、インフォマティクスでの応用法

担当講師

(株)メドインフォ　代表取締役　嵜山陽二郎　氏

セミナープログラム（予定）

１．時系列解析概要

①時系列解析とは

②時系列解析における変動要因

③時系列グラフの描き方

④移動平均

⑤季節調整

２．単回帰分析

①１次式による近似

②対数近似

③べき乗近似

④指数近似

３．重回帰分析

①２次式による近似

②多項式による近似

③自己回帰モデル

４．成長曲線

①成長曲線とは

②ソルバーの活用

③ロジスティック曲線

④ゴンペルツ曲線

⑤遅延S字曲線

５．予測手法

①差分法

②指数平滑法

③ブラウン法

④移動平均法

⑤最近隣法

⑥灰色理論

６．予測精度を上げるための手法

①相似法

②分解法

③最適適応法

７．おわりに

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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