Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例

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Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例

  • 〓橋 威知郎【著】
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  • サイズ B5判/ページ数 360p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784274230615
  • NDC分類 417.6
  • Cコード C3041

出版社内容情報

時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。

目次

第1章 ビジネスにおける時系列データ活用(ビジネス現場は時系列データで溢れている;ビジネス時系列データでよくある7つの活用事例 ほか)
第2章 Pythonのデータ分析環境の設定(JupyterLab)(Pythonのインストール;Python以外のインストール ほか)
第3章 時系列予測モデル構築・超入門(時系列データを使った予測モデル構築の流れ;時系列データの特徴把握と前処理 ほか)
第4章 時系列データを使ったビジネス成果の上げ方(データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」;時系列データの異常検知 ほか)
第5章 時系列データを活用したビジネス事例(モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価(自動車ディーラー)
モニタリング指標の異常検知と要因探索(小売りチェーン) ほか)

著者等紹介

〓橋威知郎[タカハシイチロウ]
株式会社セールスアナリティクス代表/らくらくビジネスデータサイエンス主宰。中央省庁および情報・通信業などを経て現職。大学卒業後、一貫してデータ分析や数理モデル構築などに関する業務(研究・開発・社内活用・事業化)に従事。製造業や流通業を中心にデータサイエンス実践支援および数理モデル(予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど)の開発支援、そのアドバイスなどを実施。データ分析やデータサイエンスに関する著書多数(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。