時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実習講座【WEBセミナー】
 
※オンライン会議アプリZoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

【PC実習付きセミナー】

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セミナー概要
略称
時系列データ分析【WEBセミナー】
セミナーNo.
210870
開催日時
2021年08月23日(月) 10:00~16:00
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
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  44,000円 (本体価格:40,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
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55,000円(税込)から
・1名で申込の場合、44,000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)>
※多人数でお申込みを検討されている際には、ご相談ください。
 パッケージ料金も準備いたします。

会員登録とは? ⇒ よくある質問
持参物
当日はPythonをインストールしたノートPCをご準備ください。
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
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・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。
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
 

キーワード
時系列,データ,分析,統計,Python,Box-Jenkins法,モデル,研修,セミナー
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