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】

オーム社（2023/06発売）

• 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）
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感想・レビュー

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[yyhhyy]

引用文献記載がないので各業界のスポット依頼を受けている実務家による本かと思う。適度に端折ってあって事例でやってみよう的なところもありとっつきやすい。

2024/07/28

まずデータがあり、それをどうしますか？という感じ。予測方法そのものに関する説明は他所に譲っている。実務的なのだろうと思う。何でもあり（どちらかと言うと計量経済寄りのARIMAXから、PLS回帰、生存時間解析など、多種多様な方法が用いられている）なのと、思ったよりデータ点数が少ない（月別数年間程度）中でやっているのだなというのが印象的

2024/01/31

[ちる]

どうやって使うかに注力しており、数式等はほとんど出てこないので、仕組みより使い方が知りたい場合は合う本だと思う。 前処理、特徴量エンジニアリング、モデル実装、ビジネスでの使用、などが一通り載っており、モデルは古典的モデル、ホルトウィンターズ、Prophet、生存時間などの実装。 ひとつひとつはあまり深追いしない感じ。

2024/01/25