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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
 

■開催日時:2019年06月28日(金)10:30〜16:30

■会場:商工情報センター(カメリアプラザ)  9F 第2研修室

■定員:30名

■受講料:49,980円(税込、昼食・資料付き/1人)
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用(登録無料)

割引受講料
47,250円(税込、昼食・資料付き/1人) 49,980円(税込、昼食・資料付き/2人)
主催者:(株)R&D支援センターからのセミナー・関連製品情報の配信を可とした際に、
割引適用いたします。
申込ページの「通信欄」に“配信可・Eメール” or “配信可・郵送” or 
“配信可・FAX”とご記入ください。

■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。

■主催:(株)R&D支援センター

■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

■受講対象・レベル:
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。


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】

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