2024年02月14日(水)
10:00~16:00
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp
問い合わせフォーム
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)
学生:
55,000円
(本体価格:50,000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)>
会員登録とは? ⇒
よくある質問
当日はPythonをインストールした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、あるいはWindows11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。
・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。
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。
・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
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
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
昼食の休憩時間12:00~12:45を予定しております。
※進行によって、多少前後する可能性がございます。
※質問は随時チャット形式で受け付けます。また音声でも可能です。
時系列データ,分析,Python,解釈,予測,Jupyter,モデル,WEB,セミナー