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。
- はじめに
- 時系列分析の基礎
- データ分析の基本
- 時系列分析の基本
- 時系列データの構造
- 統計モデルと時系列分析
- Box – Jenkins法
- Box – Jenkins法の概要
- データの変換
- 対数変換
- 差分
- 季節差分
- SARIMAXモデル
- 自己回帰 (AR) モデル
- 移動平均 (MA) モデル
- ARIMAモデル
- SARIMAモデル
- モデル選択の概要
- 赤池の情報量規準 (AIC)
- 単位根検定
- モデルの評価
- 線形ガウス状態空間モデル
- 状態空間モデルの概要
- ローカルレベルモデル
- 状態空間モデルの推定方法の概要
- カルマンフィルタ
- 最尤法
- 平滑化
- 基本構造時系列モデル
- ローカル線形トレンドモデル
- 周期性を組み込んだモデル
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ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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