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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

セミナー概要

略称
時系列データ分析
セミナーNo.
開催日時
2019年06月28日(金)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ)  9F 第2研修室
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
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学生: 10,800円(税込)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ・1名で申込の場合、47,250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49,980円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。


定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
持参物
当日はPythonをインストールしたノートPCをご持参ください。
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。
備考
昼食・資料付き

講座の内容

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

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