時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実習講座

【PC実習付きセミナー】

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆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。

◆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

◆必要な前提知識

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。

◆キーワード

時系列データ,分析,Python,解釈,予測,Jupyter,モデル,WEB,セミナー

担当講師

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。
2020年11月-現在　 　 東京医科歯科大学非常勤講師
2021年2月-2023年3月 岩手大学客員准教授
2022年4月-現在　　 　 帝京大学特任講師

■主要著書
・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)
・RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門(2019)
・意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで(2021)
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版（2022）

■専門・得意分野
・データ分析
・意思決定分析

セミナープログラム（予定）

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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年02月14日（水）10:00～16:00

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から

• 1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
• 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
• 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）＞

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備考

• 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。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。

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