時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実習講座

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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。

  1. はじめに
  2. 時系列分析の基礎
    1. データ分析の基本
    2. 時系列分析の基本
    3. 時系列データの構造
    4. 統計モデルと時系列分析
  3. Box – Jenkins法
    1. Box – Jenkins法の概要
    2. データの変換
      1. 対数変換
      2. 差分
      3. 季節差分
    3. SARIMAXモデル
      1. 自己回帰 (AR) モデル
      2. 移動平均 (MA) モデル
      3. ARIMAモデル
      4. SARIMAモデル
    4. モデル選択の概要
      1. 赤池の情報量規準 (AIC)
      2. 単位根検定
      3. モデルの評価
  4. 線形ガウス状態空間モデル
    1. 状態空間モデルの概要
    2. ローカルレベルモデル
    3. 状態空間モデルの推定方法の概要
      1. カルマンフィルタ
      2. 最尤法
      3. 平滑化
    4. 基本構造時系列モデル
      1. ローカル線形トレンドモデル
      2. 周期性を組み込んだモデル

受講料

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「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

ライブ配信セミナーについて

持参物

当日はPythonをインストールしたノートPCをご用意ください。
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。